Точно так же, как виртуальные помощники помогают нам открыть для себя нашу следующую любимую песню, новый пакет программного обеспечения использует передовое машинное обучение, чтобы помочь фермерам и агрономам точно определить, что нужно их культурам и почвам для устойчивого повышения урожайности, согласно этой статье опубликовано AGDaily.
Научные коллективы Bayer Crop Science и Создатели биома протестировали и раскрыли первое применение этой революционной технологии на bioRxiv. Исследование и полученная в результате научная статья подробно анализируют микробиом почвы для оценки эффективности биологического фунгицида Байера Менуэт. В частности, программное обеспечение машинного обучения позволило Bayer CS прогнозировать улучшение урожайности картофеля до внесения входных данных. Прогнозируемый результат - повышение урожайности до 40% на одном из полей, испытанных в Айдахо.
«Это уникальный подход к использованию биологии почвы и оптимизации использования вводимых ресурсов, продвигающийся к устойчивым и экономически выгодным решениям для повышения урожайности сельскохозяйственных культур», - сказал Варгез Томас, руководитель проекта в Bayer CS.
Эта технология - гигантский шаг вперед для агрономов, которым до сих пор не хватало данных, необходимых для точного определения биологических решений для их сезонных почвенных и сельскохозяйственных культур. Почва является ценным активом для увеличения урожайности и качества сельскохозяйственных культур, но в настоящее время агрономические рекомендации основаны на небольшом знании биологических процессов, происходящих в ней. Но сегодня, с доступностью виртуального помощника AI, который помогает предсказать эффект от различных решений, кардинально меняет правила игры и способствует прогрессу в направлении более производительной и устойчивой системы сельского хозяйства.
ИИ является постоянно развивающимся ресурсом и, как таковой, в настоящее время «обучается» решению и других сельскохозяйственных проблем, включая вопросы о сроке годности продукции, качестве питательных веществ в продуктах и прогнозируемых квотах на выбросы углерода, основанных на использовании различных продукты или методы управления. Производители вводов могут добавить свое собственное решение в систему рекомендаций ИИ, протестировав его в строгих условиях. Геом Протокол полевых испытаний.