Машинне навчання допоможе виявляти хвороби сільськогосподарських культур

Поширення хвороб сільськогосподарських культур і шкідників мають жахливі наслідки для світового виробництва продуктів харчування і продовольчої безпеки. Тож не дивно, що раннє виявлення захворювань стало пріоритетом для багатьох агропідприємств. Про це пише propozitsiya.com з посиланням на Aggeek.
Через хвороби аграрії втрачають близько 42% найбільш важливих продовольчих культур. І хоча існують методи лікування таких захворювань, вони часто виявляються дорогими і небезпечними як для навколишнього середовища, так і для споживачів. Тому важливо розгледіти проблему в той момент, коли вона тільки виникає. У цьому може допомогти постійний моніторинг ситуації на полях, проте це дорога і трудомістка робота.
А ось глибинне навчання (deep learning, підрозділ машинного навчання) може оптимізувати і підвищити ефективність даного процесу, оскільки обробляє дані, зібрані про врожай за роки. Далі програма структурує алгоритми, щоб створити штучну "нейронну мережу" для прийняття рішень і створення ймовірної моделі. Це підвищує точність виявлення захворювання в порівнянні з простим візуальним оглядом.
Важливо також пам'ятати, що за часів бурхливого розвитку технологій і в той же час проблем з виробництвом продуктів харчування, кожен новий алгоритм машинного навчання є важливим кроком до відповіді на виклики для продовольчої безпеки.