Technologia uczących się maszyn Agrocares

 

Firma AgroCares kilka lat temu zaczęła wprowadzać na rynek nowoczesne technologie w branży rolniczej. Mają one na celu pomóc rolnikom i doradcom w lepszym zarządzaniu glebą. Technologie takie jak skaner czy Lab-in-a-box pozwalają w szybki sposób otrzymać informację niezbędne do kompleksowej analizy jej składu. Jednak co oznacza sformułowanie, że maszyny same się „uczą”? Jak to działa? I dlaczego jest to takie ważne?

Technologie Agrocares

Samodoskonalenie się maszyn sprawia, że wyniki AgroCares są dokładniejsze

 

Rolnictwo stoi dziś przed wieloma wyzwaniami. Rosnąca liczba ludności i jej koncentracja na obszarach miejskich zwiększa popyt na żywność. Jednocześnie kwestie środowiskowe, takie jak zmiana klimatu, wymagają dostosowania się i elastyczności gospodarstw rolnych. Zasoby takie jak nawozy mineralne mogą zostać zmarnowane z powodu niedokładnych zaleceń. Zbyt często są one wykorzystywane na dużą skalę, bez uwzględniania specyfiki gleb. AgroCares pracuje nad dokładniejszym formułowaniem zaleceń i dąży, aby maszyny się samodoskonaliły.

 

Czym dokładnie jest uczenie się maszyn?

 

Uczenie się maszyn jest dziedziną informatyki wykorzystującą modele i algorytmy, które uczą się na podstawie danych i dokonują ich przewidywania. Innymi słowy, tworzone są analizy prognostyczne dzięki modelom i algorytmom, które mają zdolność do „uczenia się”, to znaczy, że ich wydajność może ulec poprawie bez wyraźnej ingerencji programistów.

 

Co to ma wspólnego z rolnictwem?

 

Rolnicy, którzy chcą otrzymać rekomendacje dotyczące nawozów, jakich powinni zastosować, opierają się na dokładnych, ale również kosztownych i czasochłonnych tradycyjnych metodach analizy. W krajach rozwijających się są one często wykonywane na skalę regionalną, a nawet krajową. Rolą nauki prognostycznej i uczenia się maszyn w rolnictwie jest połączenie bazy danych analiz chemii mokrej z szybkimi analizami spektrofotometrycznymi w terenie. Wyniki są szybkie, dokładne i przystępne cenowo.

 

Jak działa technologia Agrocares?

 

Weźmy przykład analizy gleby. Aby zmierzyć skład gleby, najpierw musimy stworzyć bazę danych. Polega to na analizie próbek danego obszaru za pomocą chemii mokrej. Dodatkowo przeprowadza się identyczne badania za pomocą urządzeń spektrofotometrycznych, takich jak Lab-in-a-box. Tak powstaje druga baza danych. Na podstawie modeli empirycznych łączy się informację z dwóch tych źródeł i tworzy modele predykcyjne. W efekcie szybkie analizy spektrometryczne pozwalają na wykonywanie dokładnych analiz stanu gleby.

skaner Agrocares

Rola uczących się maszyn w naszych modelach predykcyjnych

 

Nasze modele predykcyjne stają się bardziej dokładne za każdym razem, gdy dodajemy próbkę do naszej bazy danych. Aby poznać zawartość pierwiastka w próbce gleby, informacja z analizy jest przekazywana do naszej bazy danych. Tam system wybiera najbardziej podobne dane ze wszystkich naszych poprzednich testów próbnych. Ponieważ model rozwija się wraz z bazą danych, a baza danych stale się powiększa, dokładność wyników nieustannie się poprawia.

 

Czy samouczące się maszyny są dostępna dla każdego?

 

Tak! Łącząc łatwe do odczytu analizy i zalecenia z wygodnymi narzędziami, AgroCares daje rolnikom i doradcą możliwość korzystania z takich produktów.

 

 

Dowiedz się więcej o AgroCares

 

Chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat? Skontaktuj się z jednym z naszych ekspertów.