Học máy trong nông nghiệp: Kỹ thuật và Ứng dụngGần đây, chúng ta đã thảo luận về khái niệm mới nổi về nông nghiệp thông minh làm cho nông nghiệp hiệu quả và hiệu năng cao hơn với sự trợ giúp của các thuật toán có độ chính xác cao. Cơ chế thúc đẩy nó là Học Máy - lĩnh vực khoa học mang đến cho máy móc khả năng học hỏi mà không cần lập trình nghiêm ngặt. Nó đã xuất hiện cùng với các công nghệ dữ liệu lớn và điện toán hiệu năng cao để tạo ra các cơ hội mới để làm sáng tỏ, định lượng và hiểu các quy trình chuyên sâu về dữ liệu trong môi trường hoạt động nông nghiệp.Học máy ở khắp mọi nơi trong suốt toàn bộ chu kỳ phát triển và thu hoạch. Nó bắt đầu với một hạt giống được trồng trong đất - từ chuẩn bị đất, nhân giống và đo lường nước, thức ăn - và kết thúc khi thu hoạch với robot xác định độ chín có sự trợ giúp của thị giác máy tính.Hãy khám phá làm thế nào nông nghiệp có thể hưởng lợi từ Học Máy ở mọi giai đoạn:Quản lý chủng loại thực vậtNhân giốngLựa chọn loài là một quá trình tẻ nhạt để tìm kiếm các gen cụ thể xác định hiệu quả của việc sử dụng nước và chất dinh dưỡng, thích ứng với biến đổi khí hậu, khả năng kháng bệnh, cũng như hàm lượng chất dinh dưỡng hoặc hương vị tốt hơn. Học máy, đặc biệt là các thuật toán học sâu, sử dụng hàng thập kỷ dữ liệu thực địa để phân tích hiệu suất cây trồng ở các vùng khí hậu khác nhau và các đặc điểm mới được phát triển trong quy trình. Dựa trên dữ liệu này, chúng có thể xây dựng một mô hình xác suất dự đoán gen nào có khả năng đóng góp một đặc điểm có lợi cho cây.Nhận dạng loài thực vậtQuản lý điều kiện hiện trườngQuản lý đấtCác thuật toán học máy nghiên cứu các quá trình bay hơi, độ ẩm và nhiệt độ của đất để hiểu được động lực của hệ sinh thái và ảnh hưởng của nó trong nông nghiệp.Quản lý nướcQuản lý cây trồngDự đoán năng suấtChất lượng cây trồngChất lượng cây trồngPhát hiện cỏ dạiQuản lý chăn nuôiChăn nuôi gia súcPhúc lợi động vậtNgười trợ giúp nhỏ của nông dânCác công ty hiện đang nghiên cứu phát triển các chatbot chuyên dụng có thể trò chuyện với nông dân và cung cấp cho họ các sự kiện và phân tích có giá trị. Các chatbot của nông dân dự kiến sẽ còn thông minh hơn Alexa và những người trợ giúp tương tự, vì họ không chỉ có thể đưa ra số liệu mà còn phân tích chúng và hỏi ý kiến nông dân về những vấn đề khó khăn.Các SVM (Máy hỗ trợ vectơ cung cấp (Support Vector Machine) là một thuật toán học máy có giám sát , có thể được sử dụng cho cả thử thách phân loại hoặc hồi quy) là các phân loại nhị phân xây dựng một tách tuyến tính siêu phẳng để phân loại các thể hiện dữ liệu. Các SVM được sử dụng để phân loại, hồi quy và phân cụm. Trong canh tác, chúng được sử dụng để dự đoán năng suất và chất lượng của cây trồng cũng như chăn nuôi.Các nhiệm vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như đo lường phúc lợi động vật, đòi hỏi các cách tiếp cận khác nhau, chẳng hạn như nhiều hệ thống phân loại trong mô hình học tập hoặc mô hình Bayes - mô hình đồ họa xác suất trong đó phân tích được thực hiện trong bối cảnh suy luận Bayes.Công nghệ nông nghiệpCác doanh nghiệp nông nghiệp thường có một số lượng lớn tài sản có thể theo dõi (thực vật, chăn nuôi và máy móc), thường hoạt động trong các khu vực địa lý rộng lớn, nơi các tài sản này được đặt và phải chịu các yếu tố hoạt động thường vượt quá tầm kiểm soát của họ, chẳng hạn như lượng ánh sáng mặt trời hoặc lượng mưa họ nhận được, hoặc biến động nhiệt độ. Do đó, nông nghiệp đã sẵn sàng cho việc áp dụng các công nghệ mới để giúp giám sát và quản lý tài sản ở mức độ chi tiết và mọi thứ từ cảm biến, robot và máy bay không người lái đang được sử dụng bởi các trang trại trên toàn cầu.Viện Nông nghiệp và Thực phẩm Quốc gia của Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ lưu ý rằng các trang trại ngày nay rất thích sử dụng các công nghệ nông nghiệp như robot, cảm biến nhiệt độ và độ ẩm, hình ảnh trên không và công nghệ GPS, chính xác và hiệu quả hơn so với con người và cho phép các hoạt động an toàn hơn, hiệu quả hơn và có lợi nhuận cao hơn.