Ученые Тихоокеанского государственного университета на основе спутниковых снимков, метеорологических данных и характеристик почвы обучили нейросеть прогнозировать урожайность популярных сельскохозяйственных культур в Хабаровском крае: картофеля, ячменя, пшеницы, овса, гречихи, сои c точностью до 85%.
Созданная нейросеть и проведенные исследования в данной области позволят агрономам и фермерам более эффективно осуществлять сельскохозяйственную деятельность в Хабаровском крае, оптимизировать использование ресурсов и минимизировать различные риски, связанные с изменением климатических условий.
Для получения результатов ученые собрали и обработали обширный массив данных, включая спутниковые изображения полей, метеорологические показатели, характеристики почвы. После обучения нейросети исследователи выявили, что созданная модель способна прогнозировать урожайность с высокой степенью точности. Для сравнения показателей, полученных с помощью нейросети, ученые используют отчеты Российской академии наук по сельскохозяйственным культурам.
- Современные технологии активно проникают во многие сферы деятельности человека. В сельском хозяйстве ученые могут предложить новые подходы к повышению эффективности отрасли, увеличению урожайности и устойчивости агропроизводства. Одним из таких инновационных решений стало использование нейросетей для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, уже сегодня мы можем предсказать урожайность разных культур с точностью до 85%, – рассказала кандидат физико-математических наук, руководитель проекта Эллина Вихтенко.
В дальнейшем ученые планируют усовершенствовать нейросеть, увеличив точность прогнозирования урожайности, и адаптировать её под другие культуры, распространенные в крае.
Ученые выявили, что наиболее эффективной для проведения расчетов оказалась рекуррентная нейронная сеть, которая позволяет обрабатывать временные ряды и делать прогнозы на будущее. Кроме того, исследователи используют различные математические модели регрессионного анализа и аппроксимации функций. По словам ученых, наиболее эффективно использование функций двойной гауссианы и ряда Фурье.
Напомним, ранее сообщалось, что искусственный интеллект будет следить за чистотой мусорных площадок. ИИ должен будет с помощью видеомониторинга контролировать чистоту контейнерных площадок, выявлять переполненность баков и так далее. Система прошла испытание в Хабаровске.