Искусственный интеллект в прогнозировании урожайности

Точность прогнозирования урожайности критически важна для про­до­вольст­вен­ной безопасности.​ ИИ меняет подходы к анализу данных в агросекторе.​

Погрешность традиционных методов прогнозирования:​ 20–40%.​

ИИ сокращает ошибки до 5-10% (IBM Research,​ 2023).​

Сегодня разберем:​ принципы работы,​ кейсы и экономический эффект ИИ-решений.​

2

ИИ

Основные методы

Экономический эффект

Будущие тренды

3

4

Spatio-Temporal Graph Neural Networks

Применение:​ Моделирование взаимовлияния полей в регионе

Ноды =​ поля,​ ребра =​ климатические/​почвенные корреляции

Attention механизмы для динамических весов связей

Кейс:​ Прогноз урожайности сои в Аргентине (RMSE=​0.​89 т/​га)

5

+​12% vs ResNet-50 на AgriVision-2023.​

6

Прогнозирование при дефиците данных

Few-shot learning с симуляционными данными (Digital Twins)

Transfer learning от других культур (например,​ wheat → barley embedding transfer)

Quantum kernels для анализа гиперспектральных данных

7

8

Квантование моделей для Jetson AGX

Latency требования:​ <50ms для real-time обработки

ONNX Runtime +​ TensorRT на агродронах

9

Точные прогнозы — важный фактор устойчивого развития агропромышленного комплекса

10