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机器学习在现代农业中的作用

发表于:2019-11-26

机器学习是当今的一种趋势技术,可以在现代农业中使用。ML在农业中的用途有助于创造更多健康的种子。

该原则阿瑟·塞缪尔在机器学习实验之前使用在当今的现代农业中使用。农业中的人工机器学习是发展最快的领域之一。农业部门正在使用人工技术来提高准确性并找到解决问题的办法。

农业在该国的全球经济中起着至关重要的作用。由于人口增加,农业系统承受着不断增加的压力,以提高农作物的生产力并种植更多的农作物。

A)机器学习方法

在机器学习农业中,方法来自学习过程。这些方法需要通过经验学习来执行特定任务。ML包含基于一组示例的数据。单个示例定义为一组属性。这些特征集称为变量或特征。要素可以表示为二进制或数字或序数。机器学习的性能是根据性能指标计算得出的。

ML模型的性能会随着时间的积累而提高。为了确定ML模型和农业机器学习算法的性能,使用了各种数学和统计模型。一旦学习过程完成,则可以使用该模型进行假设,分类和测试数据。这是在获得培训过程的经验之后实现的。

机器学习功能

它可以分为两类,即监督学习和无监督学习。

  • 监督学习

  • 在这种机器学习农业方法中,输入数据用示例表示给相应的输出。此功能的主要目标是创建一个规则,将输入映射到相应的输出。在某些情况下,输入可能不可用,从而可能导致输出丢失。然后将训练后的模型用于监督学习中,以预测产量的消失,然后对数据进行测试。

  • 无监督学习

  • 在这种机器学习农业技术中,经过训练的模型和测试集之间没有区别,而使用未标记的数据。该方法的目标是找到隐藏的模式。

B)不同领域的机器学习(ML)演变

机器学习与大数据技术和其他快速计算设备一起发展。他们正在不断创造新的机会,以了解与农业环境功能相关的各种数据过程。机器学习可以定义为一种科学方法,它将使机器无需编程设备即可学习。机器学习被用于各种科学领域,例如生物信息学,生物化学,医学,气象学,经济科学,机器人技术,食品安全和气候学。

C)机器学习(ML)在农业中的用途

人工智能正在从家庭到办公室的各个部门使用,现在已在农业部门中使用。农业中的机器学习用于提高农业部门的农作物的生产率和质量。

  • 零售商

  • 种子零售商使用这种农业技术来搅动数据以创造更好的农作物。害虫防治公司正在使用它们来识别各种细菌,虫子和害虫。

  • 人工智能用于提高农作物产量

  • AI技术用于确定哪种玉米和哪种条件将产生最佳产量。它还将确定哪种天气条件将提供最高的回报。

  • 人工智能有助于识别漏洞猎手

  • 一家名为Rentokil的公司之一正在使用AI杀死所有的bug和害虫。其他公司正在利用由埃森哲开发的Android应用程序来查找错误。该应用程序会拍摄该错误的图片并运行名为PestID的应用程序。发现错误后,应用程序将提供立即解决方案,帮助技术人员采取进一步的措施。它还将建议使用该化学物质杀死臭虫。

D)机器学习(ML)在农业中最流行的应用

让我们看一下机器学习在农业中的各种应用。

  • 农业机器人

  • 现在,大多数公司都在对机器人进行编程和设计,以处理与农业有关的基本任务。这包括收割庄稼,并且比人类劳动者工作更快。这是农业机器学习的最好例子。

  • 监控作物和土壤

  • 公司现在正在利用技术和深度学习算法。然后使用无人机和其他软件收集数据,以监控农作物以及土壤。他们还使用该软件来控制土壤的肥力。

    通过在农业中使用新技术,农民可以找到有效的方法来保存自己的农作物并保护他们免受杂草的侵害。公司正在开发机器人和自动化工具来实现它们。设计了农业喷洒机,Blue River Technology正在开发的See and Spray机器人将对棉花等杂草进行精确的监测和喷洒。精确的喷洒量可以帮助减少除草剂的支出。

    植物育种者会定期寻找特定的性状。他们寻找能够帮助农作物更有效地利用水,利用养分并适应气候变化或任何疾病的品质。如果植物需要产生理想的结果,科学家需要找到正确的基因。很难找到正确的基因序列。

E)农业行业中使用的机器学习(ML)模型

  • 现在,农业农民正在利用机器学习模型及其创新。使用AI和机器学习对食品技术领域很有帮助。

  • 正在为农民创建的农民业务网络,一个社交网络将利用ML和分析工具来驱动定价数据的结果。

  • 机器人现在正在管理农作物并对其进行监控。

  • 传感器正在帮助收集与农作物有关的数据。

  • 根据研究,如果在农业中使用AI和ML,那么在未来几年中农业领域将会增长。

F)数字农业中机器学习(ML)的机会不断增加

数字农业正在兴起,它使用一种安全的方法来减少对环境的影响,从而最大限度地提高农业生产率。现代农业中生成的数据基于各种传感器,这些传感器将有助于更好地了解作物,土壤和天气状况等环境,以及有关农业机械的环境。这些数据将帮助我们快速做出面向结果的决策。为了提高产量,我们需要将机器学习应用于农业数据。

G)现实生活中的ML示例

一家位于墨西哥的创业公司笛卡尔实验室正在将卫星图像,机器学习,云计算和传感器相结合,以更好地了解与农业和能源相关的行业。该公司在农业中使用新技术来发现农作物所在的位置以及农作物的健康状况。

现在,所有小型且有能力的成员都可以使用为某些机构保留的机器学习工具。如果人工智能和机器学习能够为现代农业领域带来变革,那么一家小型初创企业将得到利用。他们正试图通过利用创新技术来重塑当代农业部门。

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