新しいシステムはUSDAよりも良い収穫量を予測することができます

農業に AI を適用することで、さまざまな利害関係者が農場ベースの活動の精度を向上させ、生産性を向上させるのに役立つ季節予測モデルを作成するという未開発の可能性が解き放たれました。一方では、作物生産者やその他のアグリビジネス向けの精密農業の基礎を築き、資源を効果的に利用し、リスクを軽減して最適な収穫量を生み出す方法で農場運営を最適化することを可能にしました。一方で、効率的な信用リスク評価と、金融機関および貸付機関のローン回収支援を促進しています。 上記のいずれかを達成するのに役立つスマートなアグリテック ソリューションをお探しの場合は、CropIn の AI データ主導のエンジンである SmartRisk® をご紹介します。このエンジンは、世界中のアグリビジネスに予測的かつ規範的なソリューションを提供します。農業生態系内でよりスマートな意思決定を促進するように設計された SmartRisk® は、AI と機械学習を衛星画像と組み合わせて、作付パターンを検出し、作物の将来を予測し、すべての農場ピクセルの履歴パフォーマンスを確立します。 AI を使用した農場区画の農業価値の判断 プロッ

編集者注:この記事は、USDA-ARS の Ann Perry による記事から抜粋されました。この記事は、農業研究誌の 2014 年 7 月号に掲載されました。この研究は、2 つの ARS 国家プログラムである牧草地、飼料および放牧地システム (#215) および気候変動、土壌および排出 (#212) の一部です。 何十年もの間、北部平原の農業研究局の科学者たちは、成長期の牛の体重増加に関する詳細な記録を保持してきました.彼らの主な焦点は家畜と飼料生産の傾向でしたが、研究の一環として気象条件も追跡しました。その後、数年前、ARS の放牧地管理のスペシャリストである Justin Derner が、ワイオミング、ノースダコタ、モンタナの 3 つの ARS 拠点からチームを編成し、データを使用して、季節的な天候の変動が牛にどのように影響するかについての手がかりを与えてくれるかどうかを調べました。 湿気の多い冬と春は体重増加に良い ワイオミング州シャイアンでの 1975 年から 2012 年までのヘレフォード種とレッドアンガス種の交配種の牛の子牛の生産を見ると、データは、湿った冬

農場データを最大限に活用する方法 農場データは新しいものではありません。農業の黎明期以来、農業従事者は毎年の観察記録を基に、より大きく、より良く、より収益性の高い方法で成長する方法を学んできました。 真の革命はデータそのものではなく、農場のデータ技術にあります: 農業従事者がデータを記録し、データを受け取り、これまで以上に効率的で便利な方法でデータを使用し、現場でより多くの収量を得る方法。しかし、より高度な農業データ技術を取得し、さらに多くの農業データを仕事で収集する機会に直面したとき、多忙な農業従事者は次のように考えるかもしれません:農業データは余分な変更ですか、それとも余分な雑用ですか? 農業データ技術が農家、農学者、農業コンサルタントの間で野火のように人気を博しているのには十分な理由があります。最新の農業データ技術の助けを借りて、今日の現代の農業従事者の生活がどのように容易になり、収益性が向上したかを以下に示します。 農業従事者は自分のデータで何ができますか? 農場のデータにより、生産者は自分の土地の最小の領域でさえも最適化できます。つまり、すべての畑から、すべての投