Новая модель искусственного интеллекта CropGym создана, чтобы помочь аграриям принимать правильные решения для ведения устойчивого сельского хозяйства, минимизируя использование удобрений и пестицидов.
Исследователь Хильми Баха из Нидерландов работает над созданием ИИ-модели в рамках своей диссертации, превращая статистические данные в ценные прогнозы для сельского хозяйства.
Фермеры, конечно, смотрят на погоду, чтобы определить лучшее время для посева или внесения удобрения, но они почти не используют цифровые инструменты. В Нидерландах некоторые инструменты доступны, но им не хватает встроенного ИИ,
Модель ИИ делает прогнозы на основе исторических данных и текущих измерений. Используя записи о погоде за прошлые десятилетия, также можно моделировать будущие погодные условия. По словам исследователя, фермер может увидеть, что происходит с большим или меньшим количеством удобрений или пестицидов, и какое влияние это окажет на урожайность и уровень питательных веществ в почве. Идея разработки заключается в том, что пользователи могут тестировать различные стратегии.
При этом особенностью модели ИИ являются встроенные «штрафы и вознаграждения». Это называется обучением с подкреплением. Хильми Баха запрограммировал ИИ рассматривать чрезмерное использование удобрений как отрицательное вознаграждение, а хороший урожай как положительное вознаграждение.
ИИ полезен для прогнозирования на 20–50 лет вперед. Это позволяет фермерам в реальном времени учитывать влияние изменения климата, тестируя различные сценарии. При различных уровнях потепления фермер может исследовать, как оптимизировать урожайность, достичь экологических целей и поддерживать здоровье почвы,
В апреле в Литве начнутся полевые испытания ИИ на озимой пшенице. Точная дата внесения удобрений пока неизвестна, как и оптимальные объемы. Эти данные будут рассчитаны с помощью усовершенствованной модели искусственного интеллекта.
Однако Баха отмечает, что неопределенность никогда не будет полностью устранена, так как «модель ИИ – это не хрустальный шар, а инструмент для сравнения вариантов».
В качестве последнего шага в своем докторском исследовании Баха планирует сделать так, чтобы ИИ не только давал рекомендации, но и объяснял их.
Тогда фермер поймет, почему модель предлагает вносить удобрения в определенный момент, гарантируя, что минимально необходимое количество, вероятно, даст наилучший результат,
Новость подготовлена по материалам зарубежных источников. Список находится в редакции.