Введение
Продовольственная безопасность является серьезной проблемой, стоящей сегодня перед миром. Население планеты растет, и изменение климата усложняет производство продуктов питания. Машинное обучение может помочь повысить продовольственную безопасность и урожайность, предоставляя фермерам информацию и инструменты, необходимые для принятия более эффективных решений.
Проблема
Сельскохозяйственная отрасль сталкивается с рядом проблем, среди которых:
- Изменение климата. Изменение климата затрудняет производство продуктов питания из-за увеличения частоты и серьезности экстремальных погодных явлений, таких как засухи и наводнения.
- Вредители и болезни. Вредители и болезни могут нанести значительный ущерб сельскохозяйственным культурам, снижая урожайность и увеличивая затраты для фермеров.
- Ограниченные ресурсы. Фермеры часто имеют ограниченные ресурсы, такие как земля, вода и удобрения.
Предложенное решение
Машинное обучение можно использовать для решения этих проблем, помогая фермерам:
- Прогнозирование урожайности. Модели машинного обучения можно обучить прогнозированию урожайности на основе исторических данных и текущих условий. Эта информация может помочь фермерам принимать более обоснованные решения относительно посадки, орошения и внесения удобрений.
- Обнаружение вредителей и болезней. Модели машинного обучения можно обучить обнаружению вредителей и болезней сельскохозяйственных культур с использованием спутниковых изображений и других источников данных. Эта информация может помочь фермерам выявлять и контролировать проблемы на раннем этапе, прежде чем они нанесут значительный ущерб.
- Оптимизация методов ведения сельского хозяйства. Модели машинного обучения можно использовать для рекомендации оптимальных методов ведения сельского хозяйства с учетом конкретного поля и условий фермера. Эта информация может помочь фермерам повысить урожайность и снизить затраты.
Выполнение
Машинное обучение уже используется для повышения продовольственной безопасности и урожайности различными способами. Например, фермеры используют машинное обучение, чтобы:
- Прогнозирование урожайности: фермеры в США используют модели машинного обучения для прогнозирования урожайности кукурузы с точностью до 95%.
- Обнаружение вредителей и болезней. Фермеры в Кении используют модели машинного обучения для обнаружения вируса полосатости кукурузы — разрушительного заболевания, которое может снизить урожайность сельскохозяйственных культур до 80%.
- Оптимизация методов ведения сельского хозяйства. Фермеры в Индии используют модели машинного обучения, чтобы рекомендовать оптимальные графики орошения для своих культур.
Полученные результаты
Машинное обучение может значительно улучшить продовольственную безопасность и урожайность. Например, исследование Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций показало, что машинное обучение может помочь повысить глобальную урожайность сельскохозяйственных культур на 10% к 2050 году.
Заключение
Машинное обучение — это многообещающая технология, способная произвести революцию в сельскохозяйственной отрасли. Предоставляя фермерам точную и своевременную информацию, машинное обучение может помочь им повысить урожайность, сократить затраты и увеличить прибыль.
Насколько этот практический пример актуален для других организаций
Этот практический пример актуален для любой организации, которая заинтересована в использование машинного обучения для повышения продовольственной безопасности и урожайности сельскохозяйственных культур. Например, следующие организации могут получить выгоду от использования машинного обучения:
- Правительственные учреждения. Государственные учреждения могут использовать машинное обучение, чтобы помочь фермерам повысить урожайность и снизить затраты. Это может помочь улучшить продовольственную безопасность и сократить бедность.
- Сельскохозяйственные научно-исследовательские учреждения. Сельскохозяйственные научно-исследовательские учреждения могут использовать машинное обучение для разработки новых сортов сельскохозяйственных культур, более устойчивых к вредителям, болезням и изменению климата.
- Продовольственные компании. Продовольственные компании могут использовать машинное обучение, чтобы обеспечить устойчивость своих цепочек поставок к изменению климата и другим сбоям.
- Некоммерческие организации. Некоммерческие организации могут использовать машинное обучение, чтобы помочь фермерам в развивающихся странах повысить урожайность и снизить затраты.
В целом машинное обучение — это мощный инструмент, который можно использовать для повышения продовольственной безопасности и урожайности людей во всем мире.
Успешный проект между Omdena и Глобальным партнерством по данным устойчивого развития (GPSDD)
В сотрудничестве с OKO, Omdena и Глобальное партнерство по данным устойчивого развития (GPSDD) успешно реализовали проект по прогнозированию урожайности сельскохозяйственных культур. Используя модели глубокого обучения и наборы данных спутниковых изображений, они разработали приложение для идентификации сельскохозяйственных культур и оценки урожайности в Сенегале. Целью проекта было использование технологий искусственного интеллекта для улучшения методов ведения сельского хозяйства и достижения продовольственной безопасности в стране, сильно пострадавшей от изменения климата.
Прогноз урожайности – Источник: Omdena
Передача обучения на спутниковых снимках – Источник: Omdena
Найти дополнительную информацию об этом проекте здесь!
Похожие тематические исследования:
- Обнаружение сорняков и сельскохозяйственных культур с использованием компьютерного зрения на изображениях с дронов
- Обнаружение и оценка ущерба, наносимого совками в сельском хозяйстве, с помощью спутниковых изображений
Пост «Повышение продовольственной безопасности и урожайности посредством машинного обучения» впервые появился на сайте Omdena | Создание решений искусственного интеллекта для решения реальных проблем.