機械学習が農業にどのような変革をもたらすのか

過去数年にわたり、機械学習は他のビッグ データ テクノロジーや高度なコンピューティングと並行して進化し、世界中の産業を変革してきました。農業も例外ではありません。

機械学習の進歩により、農業における機械学習は業界が直面する多くの問題を解決できるようになりました。

意思決定において競合他社を上回り続けることによってのみ企業は成功することができ、農業も例外ではありません。農業における機械学習を通じて、農家は環境への悪影響を軽減しながら、より適切な意思決定を促進し、生産性を向上させ、食料と燃料の生産における無駄を削減する、より高度なデータと分析ツールにアクセスできるようになりました。

機械学習は農業にどのように適合しますか?

高精度アルゴリズムの支援により、「スマート農業」の概念は発展し続け、農業の効率と生産性が向上します。機械学習は、明示的にプログラムされずに機械が学習できるようにする科学の一分野であり、これがその背後にあるメカニズムです。農業組織設定におけるデータ集約型のプロセスを解明、分析、理解するための新たな可能性を開くために、機械学習はビッグデータ技術や強力なコンピューターとともに進化してきました。農家は農場でセンサーを使用して、機械学習対応の電子イノベーションに基づいて、農作物の収量を予測し、作物の品質を評価し、植物種を特定し、植物の病気や雑草の侵入を診断できるようになりました。これは想像を絶するレベルだと思われます。機械学習は、農業において、植え付け、栽培、収穫のプロセス全体を通じて重要な役割を果たしています。これは種子の播種から始まり、土壌検査、種子の育種、水供給の測定を経て、ロボットが収穫物を収集し、コンピュータービジョンを使用して成熟度を評価することで終わります。現在、機械学習テクノロジーの助けを借りずに農家が利用できるデータの量は膨大です。 ML は大量のデータを迅速に評価し、このデータを利用して最も収益性の高い戦略を推奨できます。たとえば、ML は害虫や病気を防ぐためにいつ植えるかを推奨できます。デジタル農業の利点は正当であり、生産者が最適な投入量を決定して収量と利益を増やすのに役立ちます。さらに、農家は農場全体だけでなく、圃場ごとに実際のコストを決定することもできます。

機械学習の農業への応用

近年、農業分野において機械学習が広く発展しています。農業におけるその応用例は次のとおりです:

#●種の育種と識別

種の選択という困難なプロセスでは、水と栄養素に対する効率的な応答を保証する特定の遺伝子の検索が必要です。理想的な植物品種は、気候変動に強く、病気に強く、栄養価が高く、味も優れています。

作物のパフォーマンスを徹底的に調査するために、機械学習を使用して数十年にわたる圃場データから情報を抽出できます。このデータは、どの形質が植物に望ましい遺伝的優位性を与えるかを予測する確率モデルを作成するために使用されました。

作物の種の識別は通常、葉の色や形などの単純な比較によって行われます。葉脈の形態を利用した葉の評価など、より高度な方法を使用する機械学習により、より洗練された正確かつ迅速な方法で植物を評価できるようになります。

#●土壌と水の管理

機械学習アルゴリズムは、蒸発ダイナミクス、土壌水分、温度を調査し、生態系プロセスとその農業への影響を理解します。

土壌の欠陥は、ML 戦略を通じて対処できます。たとえば、機械学習テクノロジーは、農家が最適な量の無機窒素を維持するのに役立ちます。窒素モデルを使用して土壌と環境内の窒素循環を予測し、農家が最適なレベルを達成できるように導きます。ソフトウェア シミュレーションにより、窒素が利用可能かどうかを検出し、いつ土壌に窒素を添加するかを決定できます。さらに、窒素レベルが高すぎて作物への被害が避けられない場合には、農家に通知することもできます。

ML ベースのアプリケーションのおかげで、灌漑システムもより効率的に使用できます。毎日、毎週、または毎月の蒸発量を推定し、毎日の露点温度を予測できるため、予想される気象現象を予測し、蒸発散量と蒸発量を計算するのに役立ちます。

#●収量予測と作物の品質

精密農業の最も重要かつよく知られている分野の 1 つは、収量予測です。これには、収量のマッピングと評価、作物の需要と供給のマッチング、そして作物の管理。最新の手法は、過去のデータに基づく単純な予測をはるかに超えており、コンピューター ビジョン テクノロジーを組み込んでデータを瞬時に提供し、作物、天候、経済状況の包括的な多次元分析を提供して、農家と一般大衆の収量を最大化します。

農産物の品質特性を正確に特定して分類すると、製品の価格が上昇し、廃棄物が削減されます。機械は、人間の専門家に比べて一見無意味なデータとつながりを活用して、作物の全体的な品質に寄与する新しい特性を明らかにし、発見することができます。

#●病気と雑草の検出

病気を防除するには、作物区域に大量の殺虫剤を散布する必要があり、多くの場合、高い経済コストと多大な環境影響をもたらします。一般的な精密農業管理を使用する場合、ML は、影響を受ける時間、場所、植物に基づいて農薬をターゲットに使用します。

雑草は作物の成長に深刻な脅威を与えます。雑草と作物を区別するのは難しく、これが雑草防除における最大の課題です。農業におけるコンピュータービジョンと機械学習アルゴリズムは、最小限の費用で環境に悪影響を与えることなく、雑草の識別と識別を強化できます。この技術の将来のモデルは除草ロボットに動力を供給し、除草剤の必要性を最小限に抑えます。

#●家畜生産と動物福祉

牛や鶏卵の生産などの家畜生産システムの経済的利益を最大化するために、機械学習により農業面での正確な予測や予測が可能になります。たとえば、屠殺の 150 日前に体重予測システムで将来の体重を予測できるため、農家はそれに応じて食事や環境要因を調整できます。

今日の家畜は、単なる食料の運び手としてではなく、農場生活の中で不幸で疲れきった動物として見られることが増えています。立ったり、動いたり、食べたり飲んだりする動物の動きのパターンから、動物がどの程度ストレスを受けているかを判断し、病気へのかかりやすさ、体重増加、生産性を予測することができます。動物の咀嚼信号は、餌の調整の必要性に関連している可能性があります。

#●モデルの使用法

農業機械学習は、神秘的なギミックや魔法のトリックではありません。むしろ、これは、特定のデータを収集し、望ましい結果を達成するための方法論を採用するために使用される、慎重に設計されたモデルのセットです。

人工ニューラル ネットワーク (ANN) とサポート ベクター マシン (SVM) は、農業で使用される 2 つの非常に人気のある機械学習モデルです。

ANN は、パターン生成、推論、学習、判断などの複雑な活動をシミュレートできる生物学的ニューラル ネットワークのモデルです。人間の脳の仕組みからインスピレーションを得たものです。

SVM は、線形分離超平面を使用してデータ インスタンスをカテゴリに分割するバイナリ分類器です。クラスタリング、回帰、分類はサポート ベクター マシンを使用して実行されます。これらは、農業において動物の収量、作物の生産性と品質を推定するために使用されます。

さらに、農家向けチャットボットも開発中です。このロボットは、数値を提供するだけでなく、データを評価し、複雑な問題について農家にアドバイスすることもできるため、消費者向けのAlexaや同様のアシスタントよりも賢いと期待されています。

機械学習はどのように農業に革命をもたらしているか

概要

機械学習の画期的な進歩には、ソフトウェアと同様に、信じられないほどの可能性があります。農業科学者は理論を大規模に検証し、作物に関するより正確なリアルタイム予測モデルの開発を支援しています。農業における機械学習には、世界の人口を維持し、気候変動と闘い、天然資源を保護するためのより多くのソリューションを提供する力があります。

現在、機械学習ソリューションは特定の問題に焦点を当てていますが、自動化されたデータ収集、分析、意思決定が接続されたシステムにさらに統合されるにつれて、多くの農業活動はいわゆる知識ベースの農業に変わります。これにより、歩留まりと製品の品質を向上させることができます。

以上が機械学習が農業にどのような変革をもたらすのかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。