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機器學習可以幫助農(nóng)民提高產(chǎn)量

   日期:2020-05-22     來源:多智時代    瀏覽:373    
核心提示:優(yōu)化種子選擇、減少肥料使用和檢測農(nóng)作物疾病早期跡象的機器學習軟件正在徹底改變農(nóng)業(yè)。現(xiàn)農(nóng)業(yè)大部分處在自動化的情況下,但可
       優(yōu)化種子選擇、減少肥料使用和檢測農(nóng)作物疾病早期跡象的機器學習軟件正在徹底改變農(nóng)業(yè)?,F(xiàn)農(nóng)業(yè)大部分處在自動化的情況下,但可惜的是大多數(shù)農(nóng)民都無法收集到有用的數(shù)據(jù),或者收集到了也難以有用的方式對其進行分析。

機器學習可以幫助農(nóng)民提高產(chǎn)量

       優(yōu)化種子選擇、減少肥料使用和檢測農(nóng)作物疾病早期跡象的機器學習軟件正在徹底改變農(nóng)業(yè)。

       現(xiàn)農(nóng)業(yè)大部分處在自動化的情況下,但可惜的是大多數(shù)農(nóng)民都無法收集到有用的數(shù)據(jù),或者收集到了也難以有用的方式對其進行分析。然而如今新興的數(shù)據(jù)收集和分析工具將有助于提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。

       氣候公司首席科學官 Eathington表示:在接下來的5到10年里,我們將看到大量的傳感器被用于農(nóng)業(yè)領域,以此來收集數(shù)據(jù)。

       這家氣候公司成立于2006年,最初由谷歌的兩名前員工創(chuàng)立,現(xiàn)在由德國化工巨頭拜耳(bayer)所有。該公司已經(jīng)開發(fā)出工具,可以從多種來源收集信息,包括農(nóng)業(yè)設備和油田的傳感器。這些不同傳感器的數(shù)據(jù)隨后都會在云中進行分析。

       該公司正在建立越來越復雜的模型,以幫助農(nóng)民了解在特定天氣和土壤條件下,哪種雜交作物產(chǎn)量更高,或者在特定環(huán)境下,哪種肥料水平最適宜。其他工具如無人機、衛(wèi)星和現(xiàn)場攝像機也在幫助農(nóng)民發(fā)現(xiàn)和應對農(nóng)作物早期疾病跡象。

       Eathington表示,該公司的軟件模型正在幫助農(nóng)民每英畝(1英畝=6.07畝)多生產(chǎn)八蒲式耳(一蒲式耳等于27.216公斤)的農(nóng)作物,這可能在通常利潤率較低的農(nóng)業(yè)業(yè)務上造成巨大的財務差異。在大約80%的時間里,該公司的模型比研究土壤管理和作物生產(chǎn)的科學家的建議要來的更好。

       除了幫助農(nóng)民謀生之外,隨著氣候變化造成的環(huán)境越來越不穩(wěn)定,這些工具也可能成為滿足全球糧食需求的關鍵。
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