バーチャルアシスタントが次のお気に入りの曲を見つけるのに役立つのと同じように、新しいソフトウェアパッケージでは、高度な機械学習を使用して、農民や農学者が作物や土壌が持続可能な方法で収穫量を増やすために必要なものを特定できるようにしています。 この記事 AGDailyによって公開されました。
の科学チーム バイエルクロップサイエンス & バイオームメーカー この画期的なテクノロジーの最初のアプリケーションをテストして開示しました bioRxiv。 研究と結果として得られた科学論文は、バイエルの生物学的殺菌剤メヌエットの有効性を評価するための土壌微生物叢の分析を詳述しています。 具体的には、機械学習ソフトウェアにより、Bayer CSは、入力を適用する前にジャガイモの収量の改善を予測することができました。 予測された結果は、アイダホでテストされたフィールドの40つで最大XNUMX%の歩留まりの上昇でした。
バイエルCSのプロジェクトリーダーであるVargheseThomasは、次のように述べています。
この技術は、これまで季節の土壌や作物の決定のための生物学的解決策を正確に決定するために必要なデータを欠いていた農学者にとって大きな飛躍です。 土壌は作物の収穫量と品質を向上させるための貴重な資産ですが、現在のところ、農業の推奨事項は、土壌で発生する生物学的プロセスに関する知識がほとんどないことに基づいています。 しかし今日、さまざまなソリューションの効果を予測するのに役立つAI仮想アシスタントが利用できるようになったことで、ゲームは一変し、より生産的で持続可能な農業システムに向けて進歩しています。
AIは絶えず進化する資源であり、そのため、現在、農産物の貯蔵寿命、農産物の栄養素の品質、さまざまな用途に基づく予測される炭素クレジットに関する質問など、他の農業の懸念も解決するために「トレーニング」されています。製品または管理慣行。 入力メーカーは、厳格な条件の下でテストすることにより、独自のカスタムソリューションをAIレコメンデーションシステムに追加できます ジオム フィールドトライアルプロトコル。