지난 몇 년 동안 기계 학습은 다른 빅 데이터 기술 및 고급 컴퓨팅과 함께 발전하여 전 세계 산업을 변화시켰으며 농업도 예외는 아닙니다.
머신러닝의 발전과 함께 농업 분야의 머신러닝은 업계가 직면한 많은 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.
기업은 의사 결정에서 지속적으로 경쟁사보다 뛰어난 성과를 내는 경우에만 성공할 수 있으며 농업도 예외는 아닙니다. 농업 분야의 기계 학습을 통해 농부들은 이제 더 나은 의사 결정을 촉진하고, 생산성을 높이고, 식품 및 연료 생산의 낭비를 줄이면서 환경에 부정적인 영향을 줄이는 고급 데이터 및 분석 도구에 액세스할 수 있습니다.
고정밀 알고리즘의 도움으로 "스마트 농업"이라는 개념이 계속 발전하여 농업의 효율성과 생산성이 향상됩니다. 머신러닝은 기계가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 학습할 수 있도록 하는 과학의 한 분야로, 이것이 바로 그 뒤에 있는 메커니즘입니다. 농업 조직 환경에서 데이터 집약적인 프로세스를 파악, 분석 및 이해하기 위한 새로운 가능성을 열어주기 위해 기계 학습은 빅 데이터 기술 및 강력한 컴퓨터와 함께 발전했습니다. 이제 농부들은 농장에서 센서를 사용하여 농업 수확량을 예측하고 작물 품질을 평가하며 식물 종을 식별하고 기계 학습 기반 전자 혁신을 기반으로 식물 질병 및 잡초 침입을 진단할 수 있습니다. 상상도 못할 수준인 것 같습니다. 기계 학습은 농업에서 파종, 재배, 수확 과정 전반에 걸쳐 중요한 역할을 합니다. 종자 파종으로 시작하여 토양 테스트, 종자 육종 및 물 공급 측정을 거쳐 로봇이 수확물을 수집하고 컴퓨터 비전을 사용하여 성숙도를 평가하는 것으로 끝납니다. 오늘날 기계 학습 기술의 도움 없이 농부가 사용할 수 있는 데이터의 양은 엄청납니다. ML은 대량의 데이터를 신속하게 평가하고 이 데이터를 활용하여 가장 수익성이 높은 전략을 추천할 수 있습니다. 예를 들어 ML은 해충과 질병을 예방하기 위해 언제 심어야 하는지 추천할 수 있습니다. 디지털 농업의 장점은 합법적이며 재배자가 최적의 투입 결정을 내려 수확량과 수익을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 이는 농부들이 농장 전체가 아닌 현장별로 실제 비용을 결정하는 데 도움이 됩니다.
최근 몇 년 동안 농업 분야에서는 머신러닝이 널리 발전했습니다. 농업에서의 적용은 다음과 같습니다.
어려운 종 선택 과정에서는 물과 영양분에 대한 효율적인 반응을 보장하는 특정 유전자를 검색해야 합니다. 이상적인 식물 품종은 기후 변화에 강하고 질병에 강하며 영양가가 높고 맛이 더 좋습니다.
작물 성능을 철저히 조사하기 위해 기계 학습을 통해 수십 년간의 현장 데이터에서 정보를 추출할 수 있습니다. 이 데이터는 어떤 특성이 식물에 바람직한 유전적 이점을 제공할지 예측하는 확률 모델을 만드는 데 사용되었습니다.
작물의 종식별은 대개 잎의 색깔, 모양 등 간단한 비교를 통해 이루어집니다. 잎맥 형태학의 도움으로 잎을 평가하는 등의 고급 방법을 사용하면 기계 학습을 통해 식물을 더욱 정교하고 정확하며 빠르게 평가할 수 있습니다.
기계 학습 알고리즘은 증발 역학, 토양 수분 및 온도를 조사하여 생태계 과정과 농업에 미치는 영향을 이해합니다.
토양의 결함은 ML 전략으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 기계 학습 기술은 농부들이 최적의 무기질소 양을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 농부들이 최적의 수준에 도달하도록 안내하는 질소 모델을 사용하여 토양과 환경의 질소 순환을 예측합니다. 소프트웨어 시뮬레이션을 통해 질소 사용 가능 여부를 감지하고 토양에 질소를 추가할 시기를 결정할 수 있습니다. 또한 농작물 피해를 방지하기에는 질소 수준이 너무 높을 때 농부에게 알릴 수 있습니다.
ML 기반 애플리케이션 덕분에 관개 시스템의 사용이 더욱 효율적일 수도 있습니다. 일별, 주별 또는 월별 증발량을 추정하고 일별 이슬점 온도를 예측할 수 있어 예상되는 기상 현상을 예측하고 증발산량 및 증발량을 계산하는 데 도움이 됩니다.
정밀 농업에서 가장 중요하고 잘 알려진 분야 중 하나는 수확량 예측입니다. 여기에는 수확량 매핑 및 평가, 작물 공급 및 수요 일치, 작물 관리가 포함됩니다. 현대적인 방법은 과거 데이터를 기반으로 한 단순한 예측을 훨씬 넘어 컴퓨터 비전 기술을 통합하여 작물, 날씨 및 경제 상황에 대한 즉각적인 데이터와 포괄적인 다차원 분석을 제공하여 농부와 일반 대중의 수확량을 극대화합니다.
농산물 품질 속성을 정확하게 식별하고 분류하면 제품 가격을 높이고 폐기물을 줄일 수 있습니다. 기계는 인간 전문가에 비해 겉으로는 무의미해 보이는 데이터와 연결을 활용하여 작물의 전반적인 품질에 기여하는 새로운 속성을 밝혀내고 발견할 수 있습니다.
질병을 방제하려면 농작물 재배지에 다량의 살충제를 뿌려야 하는데, 이는 종종 높은 경제적 비용과 상당한 환경 영향을 초래합니다. 일반 정밀 농업 관리를 사용할 때 ML은 영향을 받는 시간, 위치, 식물을 기준으로 살충제를 목표로 사용하는 것입니다.
잡초는 작물의 성장에 심각한 위협을 가합니다. 잡초는 작물과 구별하기 어려운 것이 잡초 방제에 있어 가장 큰 난관이다. 농업 분야의 컴퓨터 비전 및 기계 학습 알고리즘은 최소한의 비용으로 환경에 부정적인 영향을 주지 않으면서 잡초 식별 및 식별을 향상시킬 수 있습니다. 이 기술의 미래 모델은 제초 로봇에 전력을 공급하여 제초제의 필요성을 최소화할 것입니다.
소, 계란 생산 등 축산 시스템의 경제적 이익을 극대화하기 위해 기계 학습을 통해 농업 측면에 대한 정확한 예측 및 예측이 가능합니다. 예를 들어, 도축 150일 전, 체중 예측 시스템은 미래의 체중을 예측하여 농부들이 그에 따라 식단과 환경 요인을 조정할 수 있도록 해줍니다.
오늘날 가축은 단순히 식량을 운반하는 동물이 아닌 농장 생활에서 점점 더 불행하고 지친 동물로 인식되고 있습니다. 서기, 움직이기, 먹기, 마시기와 같은 동물의 움직임 패턴은 동물이 얼마나 스트레스를 받는지 결정하고 질병에 대한 민감성, 체중 증가 및 생산성을 예측할 수 있습니다. 동물의 씹는 신호는 음식 조절의 필요성과 연결될 수 있습니다.
농업 머신러닝은 신비한 기믹이나 마술이 아닙니다. 오히려 이는 특정 데이터를 수집하고 원하는 결과를 달성하기 위해 방법론을 사용하는 데 사용되는 신중하게 설계된 모델 세트입니다.
인공 신경망(ANN)과 지원 벡터 머신(SVM)은 농업에 사용되는 두 가지 매우 인기 있는 기계 학습 모델입니다.
ANN은 패턴 생성, 추론, 학습, 판단 등 복잡한 활동을 시뮬레이션할 수 있는 생물학적 신경망 모델입니다. 인간의 두뇌가 작동하는 방식에서 영감을 얻었습니다.
SVM은 선형 분리 초평면을 사용하여 데이터 인스턴스를 범주로 나누는 이진 분류기입니다. 클러스터링, 회귀 및 분류는 지원 벡터 머신을 사용하여 수행됩니다. 이는 농업에서 동물 생산량과 작물 생산성 및 품질을 추정하는 데 사용됩니다.
또한, 농부 챗봇도 개발 중입니다. 로봇은 숫자를 제공할 뿐만 아니라 데이터를 평가하고 농부에게 복잡한 문제에 대해 조언할 수 있기 때문에 소비자를 대면하는 Alexa 및 유사한 보조자보다 더 똑똑할 것으로 예상됩니다.
기계 학습이 농업을 혁신하는 방법
기계 학습의 혁신은 소프트웨어와 마찬가지로 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다. 농업 과학자들은 자신들의 이론을 더 큰 규모로 테스트하고 작물과 관련된 보다 정확한 실시간 예측 모델을 개발하는 데 도움을 주고 있습니다. 농업 분야의 기계 학습은 세계 인구를 유지하고, 기후 변화에 맞서고, 천연 자원을 보호하기 위한 더 많은 솔루션을 제공할 수 있는 힘을 가지고 있습니다.
현재 기계 학습 솔루션은 특정 문제에 초점을 맞추고 있지만 자동화된 데이터 수집, 분석 및 의사 결정이 연결된 시스템에 더욱 통합됨에 따라 많은 농업 활동이 지식 기반 농업으로 전환될 것입니다. 수율과 제품 품질이 향상됩니다.
위 내용은 머신러닝이 농업을 혁신하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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