In den letzten Jahren hat sich maschinelles Lernen neben anderen Big-Data-Technologien und fortschrittlichem Computing weiterentwickelt und Industrien auf der ganzen Welt verändert, und die Landwirtschaft bildet da keine Ausnahme.
Mit der Weiterentwicklung des maschinellen Lernens konnte maschinelles Lernen in der Landwirtschaft viele Probleme lösen, mit denen die Branche konfrontiert ist.
Unternehmen können nur dann erfolgreich sein, wenn sie ihre Konkurrenten bei der Entscheidungsfindung ständig übertreffen, und die Landwirtschaft bildet da keine Ausnahme. Durch maschinelles Lernen in der Landwirtschaft haben Landwirte jetzt Zugriff auf fortschrittlichere Daten und Analysetools, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen, die Produktivität steigern, Verschwendung bei der Lebensmittel- und Kraftstoffproduktion reduzieren und gleichzeitig negative Auswirkungen auf die Umwelt verringern.
Mit Hilfe hochpräziser Algorithmen entwickelt sich das Konzept der „Smart Agriculture“ weiter und verbessert die Effizienz und Produktivität der Landwirtschaft. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Wissenschaft, der es Maschinen ermöglicht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden, was der Mechanismus dahinter ist. Um neue Möglichkeiten zur Entschlüsselung, Analyse und zum Verständnis datenintensiver Prozesse in landwirtschaftlichen Organisationsumgebungen zu eröffnen, hat sich maschinelles Lernen neben Big-Data-Technologien und leistungsstarken Computern weiterentwickelt. Landwirte können jetzt Sensoren in ihren Betrieben einsetzen, um landwirtschaftliche Erträge vorherzusagen und die Erntequalität zu bewerten, Pflanzenarten zu identifizieren und Pflanzenkrankheiten und Unkrautbefall auf der Grundlage von maschinellem Lernen ermöglichten elektronischen Innovationen zu diagnostizieren. Das scheint ein unvorstellbares Niveau zu sein. Maschinelles Lernen spielt in der Landwirtschaft während des gesamten Pflanz-, Wachstums- und Ernteprozesses eine herausragende Rolle. Es beginnt mit der Aussaat der Samen, geht über Bodenuntersuchungen, Saatgutzüchtung und Wasserversorgungsmessungen und endet damit, dass Roboter die Ernte einsammeln und mithilfe von Computer Vision ihren Reifegrad beurteilen. Heutzutage ist die Menge an Daten, die Landwirten ohne die Hilfe maschineller Lerntechnologie zur Verfügung steht, überwältigend. ML kann große Datenmengen schnell auswerten und mithilfe dieser Daten die profitabelsten Strategien empfehlen. Beispielsweise kann ML Empfehlungen zum Pflanzzeitpunkt geben, um Schädlingen und Krankheiten vorzubeugen. Die Vorteile der digitalen Landwirtschaft sind legitim und können Landwirten helfen, optimale Input-Entscheidungen zu treffen, um Erträge und Gewinne zu steigern. Darüber hinaus können Landwirte dabei unterstützt werden, die tatsächlichen Kosten für jedes Feld und nicht nur für den gesamten Betrieb zu ermitteln.
In den letzten Jahren wurde maschinelles Lernen im Bereich der Landwirtschaft weit verbreitet. Hier sind seine Anwendungen in der Landwirtschaft:
Der schwierige Prozess der Artenauswahl erfordert die Suche nach spezifischen Genen, die effiziente Reaktionen auf Wasser und Nährstoffe garantieren. Ideale Pflanzensorten sind resistent gegen den Klimawandel, krankheitsresistent, nährstoffreicher und schmecken besser.
Um die Ernteleistung gründlich zu untersuchen, können wir mithilfe maschinellen Lernens Informationen aus jahrzehntelangen Felddaten extrahieren. Mithilfe der Daten wurde ein probabilistisches Modell erstellt, das vorhersagt, welche Merkmale der Pflanze einen wünschenswerten genetischen Vorteil verschaffen würden.
Die Artbestimmung von Nutzpflanzen erfolgt in der Regel durch einfache Vergleiche, beispielsweise anhand der Blattfarbe und -form. Mithilfe fortschrittlicherer Methoden, wie der Bewertung von Blättern mithilfe der Venenmorphologie, ermöglicht uns maschinelles Lernen, Pflanzen differenzierter, genauer und schneller zu bewerten.
Maschinelle Lernalgorithmen untersuchen Verdunstungsdynamik, Bodenfeuchtigkeit und Temperatur, um Ökosystemprozesse und ihre Auswirkungen auf die Landwirtschaft zu verstehen.
Defekte im Boden können mit ML-Strategien behoben werden. Beispielsweise kann die Technologie des maschinellen Lernens Landwirten dabei helfen, optimale Mengen an anorganischem Stickstoff aufrechtzuerhalten. Prognostizieren Sie den Stickstoffkreislauf im Boden und in der Umwelt mit Stickstoffmodellen, um Landwirte dabei zu unterstützen, optimale Werte zu erreichen. Softwaresimulationen können erkennen, ob Stickstoff verfügbar ist, und bestimmen, wann dieser dem Boden hinzugefügt werden muss. Darüber hinaus kann es Landwirte benachrichtigen, wenn der Stickstoffgehalt zu hoch ist, um Schäden an den Pflanzen zu vermeiden.
Auch der Einsatz von Bewässerungssystemen kann dank ML-basierter Anwendungen effizienter sein. Es kann die tägliche, wöchentliche oder monatliche Evapotranspiration schätzen und die tägliche Taupunkttemperatur vorhersagen, was dabei hilft, erwartete Wetterereignisse vorherzusagen und Evapotranspiration und Verdunstung zu berechnen.
Einer der wichtigsten und bekanntesten Bereiche der Präzisionslandwirtschaft ist die Ertragsprognose, die die Kartierung und Bewertung von Erträgen, die Abstimmung von Pflanzenangebot und -nachfrage sowie das Pflanzenmanagement umfasst. Moderne Methoden gehen weit über einfache Prognosen auf der Grundlage historischer Daten hinaus und integrieren Computer-Vision-Technologie, um Daten sofort bereitzustellen und eine umfassende mehrdimensionale Analyse von Ernten, Wetter und wirtschaftlichen Bedingungen zu ermöglichen, um die Erträge für Landwirte und die breite Öffentlichkeit zu maximieren.
Eine genaue Identifizierung und Klassifizierung von Qualitätsmerkmalen landwirtschaftlicher Produkte kann die Produktpreise erhöhen und Abfall reduzieren. Maschinen können im Vergleich zu menschlichen Experten scheinbar bedeutungslose Daten und Verbindungen nutzen, um neue Eigenschaften aufzudecken und zu entdecken, die zur Gesamtqualität einer Ernte beitragen.
Um Krankheiten zu bekämpfen, müssen große Mengen Pestizide auf Anbauflächen gesprüht werden, was oft zu hohen wirtschaftlichen Kosten und erheblichen Auswirkungen auf die Umwelt führt. Beim allgemeinen Präzisionslandwirtschaftsmanagement ist ML der gezielte Einsatz von Pestiziden basierend auf Zeit, Ort und betroffenen Pflanzen.
Unkräuter stellen eine ernsthafte Bedrohung für das Wachstum von Nutzpflanzen dar. Unkräuter sind schwer von Nutzpflanzen zu unterscheiden, was die größte Herausforderung bei der Unkrautbekämpfung darstellt. Computer-Vision- und maschinelle Lernalgorithmen in der Landwirtschaft können die Unkrauterkennung und -unterscheidung mit minimalem Aufwand und ohne negative Auswirkungen auf die Umwelt verbessern. Zukünftige Modelle dieser Technologie werden Unkrautbekämpfungsroboter antreiben und so den Bedarf an Herbiziden minimieren.
Um den wirtschaftlichen Nutzen von Tierproduktionssystemen, wie der Rinder- und Eierproduktion, zu maximieren, ermöglicht maschinelles Lernen präzise landwirtschaftliche Aspekte Prognosen und Vorhersagen . Beispielsweise kann ein Gewichtsvorhersagesystem 150 Tage vor der Schlachtung das zukünftige Gewicht vorhersagen und es den Landwirten ermöglichen, ihre Ernährung und Umweltfaktoren entsprechend anzupassen.
Heutige Nutztiere werden im Leben auf dem Bauernhof zunehmend als unglückliche und erschöpfte Tiere und nicht nur als Nahrungsträger angesehen. Die Bewegungsmuster eines Tieres wie Stehen, Bewegen, Fressen und Trinken können Aufschluss darüber geben, wie gestresst das Tier ist, und seine Anfälligkeit für Krankheiten, Gewichtszunahme und Produktivität vorhersagen. Die Kausignale eines Tieres können mit der Notwendigkeit einer Futteranpassung verbunden sein.
Maschinelles Lernen in der Landwirtschaft ist keine mysteriöse Spielerei oder ein Zaubertrick. Es handelt sich vielmehr um einen sorgfältig entworfenen Satz von Modellen, mit denen spezifische Daten gesammelt und Methoden eingesetzt werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Artificial Neural Network (ANN) und Support Vector Machine (SVM) sind zwei sehr beliebte Modelle für maschinelles Lernen, die in der Landwirtschaft eingesetzt werden.
ANN ist ein Modell eines biologischen neuronalen Netzwerks, das komplexe Aktivitäten wie Musterproduktion, Argumentation, Lernen und Urteilsvermögen simulieren kann. Es ist von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert.
SVM ist ein binärer Klassifikator, der lineare trennende Hyperebenen verwendet, um Dateninstanzen in Kategorien zu unterteilen. Clustering, Regression und Klassifizierung werden mithilfe von Support-Vektor-Maschinen durchgeführt. Sie werden in der Landwirtschaft verwendet, um Tiererträge sowie Ernteproduktivität und -qualität abzuschätzen.
Darüber hinaus ist ein Landwirt-Chatbot in der Entwicklung. Von den Robotern wird erwartet, dass sie intelligenter sind als Alexa und ähnliche Assistenten für Verbraucher, da sie nicht nur Zahlen liefern, sondern auch Daten auswerten und Landwirte in komplexen Fragen beraten können. Wie maschinelles Lernen die Landwirtschaft revolutioniert. Potenzial, genau wie Software. Agrarwissenschaftler testen ihre Theorien in größerem Maßstab und helfen dabei, genauere Echtzeit-Vorhersagemodelle für Nutzpflanzen zu entwickeln. Maschinelles Lernen in der Landwirtschaft kann mehr Lösungen für den Erhalt der Weltbevölkerung, die Bekämpfung des Klimawandels und den Schutz natürlicher Ressourcen bieten.
Derzeit konzentrieren sich Lösungen für maschinelles Lernen auf spezifische Probleme, aber mit der weiteren Integration der automatisierten Datenerfassung, -analyse und Entscheidungsfindung in vernetzte Systeme werden sich viele landwirtschaftliche Aktivitäten in sogenannte wissensbasierte Aktivitäten verwandeln Landwirtschaft, wodurch die Produktion und die Produktqualität verbessert werden können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie maschinelles Lernen die Landwirtschaft revolutioniert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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