Sejak beberapa tahun lalu, pembelajaran mesin telah berkembang bersama teknologi data besar lain dan pengkomputeran lanjutan untuk mengubah industri di seluruh dunia, dan pertanian tidak terkecuali.
Dengan kemajuan pembelajaran mesin, pembelajaran mesin dalam pertanian telah dapat menyelesaikan banyak masalah yang dihadapi oleh industri.
Perusahaan boleh berjaya hanya dengan sentiasa mengungguli pesaing mereka dalam membuat keputusan, dan pertanian tidak terkecuali. Melalui pembelajaran mesin dalam pertanian, petani kini mempunyai akses kepada data yang lebih maju dan alat analisis yang memudahkan proses membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan produktiviti dan mengurangkan sisa dalam pengeluaran makanan dan bahan api sambil mengurangkan kesan buruk alam sekitar.
Dengan bantuan algoritma ketepatan tinggi, konsep "pertanian pintar" terus berkembang, meningkatkan kecekapan dan produktiviti pertanian. Pembelajaran mesin ialah satu cabang sains yang membolehkan mesin belajar tanpa diprogramkan secara eksplisit, yang merupakan mekanisme di sebaliknya. Untuk membuka kemungkinan baharu untuk membongkar, menganalisis dan memahami proses intensif data dalam tetapan organisasi pertanian, pembelajaran mesin telah berkembang bersama teknologi data besar dan komputer berkuasa. Petani kini boleh menggunakan penderia di ladang mereka untuk meramalkan hasil pertanian dan menilai kualiti tanaman, mengenal pasti spesies tumbuhan dan mendiagnosis penyakit tumbuhan dan serangan rumpai berdasarkan inovasi elektronik yang didayakan pembelajaran mesin. Ini nampaknya tahap yang tidak dapat dibayangkan. Pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam pertanian sepanjang proses penanaman, penanaman dan penuaian. Ia bermula dengan menyemai benih, berjalan melalui ujian tanah, pembiakan benih dan pengukuran bekalan air, dan berakhir dengan robot mengumpul hasil tuaian dan menggunakan penglihatan komputer untuk menilai kematangannya. Hari ini, jumlah data yang tersedia kepada petani tanpa bantuan teknologi pembelajaran mesin adalah sangat menggalakkan. ML boleh menilai jumlah data yang besar dengan pantas dan mengesyorkan strategi yang paling menguntungkan dengan bantuan data ini. Sebagai contoh, ML boleh mengesyorkan bila menanam untuk mengelakkan perosak dan penyakit. Kelebihan pertanian digital adalah sah dan boleh membantu penanam membuat keputusan input yang optimum untuk meningkatkan hasil dan keuntungan. Selain itu, ia membantu petani menentukan kos sebenar berdasarkan bidang demi ladang, bukan hanya di seluruh ladang.
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pembelajaran mesin telah dibangunkan secara meluas dalam bidang pertanian. Berikut adalah aplikasinya dalam pertanian:
Proses pemilihan spesies yang sukar memerlukan pencarian gen tertentu yang menjamin tindak balas yang cekap terhadap air dan nutrien. Varieti tumbuhan yang ideal akan tahan terhadap perubahan iklim, tahan penyakit, lebih berkhasiat dan rasa lebih enak.
Untuk menyiasat prestasi tanaman secara menyeluruh, pembelajaran mesin membolehkan kami mengekstrak maklumat daripada dekad data lapangan. Data tersebut digunakan untuk mencipta model kebarangkalian yang meramalkan ciri-ciri yang akan memberikan tumbuhan kelebihan genetik yang diingini.
Pengenalpastian spesies tanaman biasanya dilakukan melalui perbandingan mudah, seperti warna dan bentuk daun. Menggunakan kaedah yang lebih maju, seperti menilai daun dengan bantuan morfologi urat, pembelajaran mesin membolehkan kita menilai tumbuhan dengan cara yang lebih canggih, tepat dan pantas.
Algoritma pembelajaran mesin meneliti dinamik penyejatan, kelembapan tanah dan suhu untuk memahami proses ekosistem dan kesannya terhadap pertanian.
Kecacatan dalam tanah boleh diatasi melalui strategi ML. Contohnya, teknologi pembelajaran mesin boleh membantu petani mengekalkan jumlah optimum nitrogen tak organik. Ramalkan kitaran nitrogen dalam tanah dan persekitaran dengan model nitrogen untuk membimbing petani mencapai tahap optimum. Simulasi perisian boleh mengesan sama ada nitrogen tersedia dan menentukan masa untuk menambahkannya ke dalam tanah. Di samping itu, ia boleh memberitahu petani apabila tahap nitrogen terlalu tinggi untuk mengelakkan kerosakan pada tanaman.
Sistem pengairan juga boleh digunakan dengan lebih cekap, terima kasih kepada aplikasi berasaskan ML. Ia boleh menganggarkan penyejatan harian, mingguan atau bulanan dan meramalkan suhu takat embun harian, yang membantu meramalkan kejadian cuaca yang dijangkakan dan mengira penyejatan dan penyejatan.
Salah satu bidang pertanian ketepatan yang paling penting dan terkenal ialah peramalan hasil, yang merangkumi pemetaan dan penilaian hasil, pemadanan bekalan dan permintaan tanaman, dan pengurusan tanaman. Kaedah moden melangkaui ramalan mudah berdasarkan data sejarah, menggabungkan teknologi penglihatan komputer untuk menyediakan data serta-merta dan menyediakan analisis berbilang dimensi yang komprehensif mengenai tanaman, cuaca dan keadaan ekonomi untuk memaksimumkan hasil untuk petani dan orang ramai secara amnya.
Pengenalpastian yang tepat dan klasifikasi sifat kualiti produk pertanian boleh meningkatkan harga produk dan mengurangkan pembaziran. Mesin boleh memanfaatkan data dan sambungan yang kelihatan tidak bermakna berbanding pakar manusia untuk mendedahkan dan menemui atribut baharu yang menyumbang kepada kualiti keseluruhan tanaman.
Untuk mengawal penyakit, sejumlah besar racun perosak mesti disembur di kawasan tanaman, yang selalunya mengakibatkan kos ekonomi yang tinggi dan kesan alam sekitar yang besar. Apabila menggunakan pengurusan pertanian ketepatan am, ML ialah penggunaan racun perosak yang disasarkan berdasarkan masa, lokasi dan tumbuhan yang akan terjejas.
rumpai menimbulkan ancaman serius kepada pertumbuhan tanaman. Rumpai sukar dibezakan daripada tanaman, yang merupakan cabaran terbesar dalam kawalan rumpai. Penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran mesin dalam pertanian boleh meningkatkan pengenalpastian dan diskriminasi rumpai dengan perbelanjaan yang minimum dan tiada kesan negatif terhadap alam sekitar. Model masa depan teknologi ini akan menggerakkan robot merumput, meminimumkan keperluan untuk racun herba.
Untuk memaksimumkan faedah ekonomi sistem pengeluaran ternakan, seperti pengeluaran lembu dan telur, pembelajaran mesin membolehkan ramalan dan ramalan yang tepat dalam aspek pertanian. Sebagai contoh, 150 hari sebelum penyembelihan, sistem ramalan berat boleh meramalkan berat masa hadapan, membolehkan petani menyesuaikan pemakanan dan faktor persekitaran mereka dengan sewajarnya.
Ternakan hari ini semakin dilihat sebagai haiwan yang tidak berpuas hati dan keletihan dalam kehidupan ladang, bukannya hanya sebagai pembawa makanan. Corak pergerakan haiwan, seperti berdiri, bergerak, makan dan minum, boleh menentukan sejauh mana tekanan haiwan itu dan meramalkan kecenderungannya kepada penyakit, penambahan berat badan dan produktiviti. Isyarat mengunyah haiwan boleh dikaitkan dengan keperluan untuk pelarasan makanan.
Pembelajaran mesin dalam pertanian bukanlah gimik atau silap mata yang misteri. Sebaliknya, ia adalah set model yang direka bentuk dengan teliti yang digunakan untuk mengumpul data khusus dan menggunakan metodologi untuk mencapai hasil yang diinginkan.
Rangkaian Neural Buatan (ANN) dan Mesin Vektor Sokongan (SVM) ialah dua model pembelajaran mesin yang sangat popular yang digunakan dalam pertanian.
ANN ialah model rangkaian saraf biologi yang boleh mensimulasikan aktiviti kompleks seperti penghasilan corak, penaakulan, pembelajaran dan pertimbangan. Ia diilhamkan oleh bagaimana otak manusia berfungsi.
SVM ialah pengelas binari yang menggunakan hyperplane pemisah linear untuk membahagikan kejadian data ke dalam kategori. Pengelompokan, regresi dan pengelasan dilakukan menggunakan mesin vektor sokongan. Ia digunakan dalam pertanian untuk menganggarkan hasil haiwan dan produktiviti dan kualiti tanaman.
Selain itu, chatbot petani sedang dalam pembangunan. Robot itu dijangka lebih pintar daripada Alexa yang berhadapan dengan pengguna dan pembantu yang serupa kerana mereka bukan sahaja boleh memberikan nombor tetapi juga menilai data dan menasihati petani mengenai isu yang rumit.
Cara pembelajaran mesin merevolusikan pertanian
Terobosan pembelajaran mesin mempunyai potensi yang luar biasa, sama seperti perisian. Para saintis pertanian sedang menguji teori mereka pada skala yang lebih besar dan membantu membangunkan model ramalan masa nyata yang lebih tepat berkaitan dengan tanaman. Pembelajaran mesin dalam pertanian mempunyai kuasa untuk menyediakan lebih banyak penyelesaian untuk mengekalkan populasi dunia, memerangi perubahan iklim dan melindungi sumber semula jadi.
Pada masa ini, penyelesaian pembelajaran mesin memberi tumpuan kepada masalah tertentu, tetapi apabila pengumpulan data automatik, analisis dan membuat keputusan disepadukan lagi ke dalam sistem yang berkaitan, banyak aktiviti pertanian akan berubah menjadi apa yang dikenali sebagai pertanian berasaskan pengetahuan, yang akan dapat meningkatkan Hasil dan kualiti produk.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana pembelajaran mesin merevolusikan pertanian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
