В Хабаровском крае создали нейросеть для прогноза урожайности культур

В Хабаровском крае ученые Тихоокеанского государственного университета создали нейросеть, способную прогнозировать урожайность сельскохозяйственных культур с точностью до 85% на основе спутниковых снимков, метеорологических данных и характеристик почвы. Об этом сообщила ТАСС кандидат физико-математических наук университета, руководитель проекта Эллина Вихтенко.

«Современные технологии активно проникают во многие сферы деятельности человека. В сельском хозяйстве ученые могут предложить новые подходы к повышению эффективности отрасли, увеличению урожайности и устойчивости агропроизводства. Одним из таких инновационных решений стало использование нейросетей, — сказала Вихтенко. — Можем предсказать урожайность разных культур с точностью до 85%».

Нейросеть может определять урожайность картофеля, ячменя, пшеницы, овса, гречихи, сои.

Специалисты собрали и обработали большой массив данных, в том числе метеорологические показатели, спутниковые изображения полей, состав почвы. После обучения нейросети было выявлено, что она может спрогнозировать урожайность с высокой степенью точности. Для сравнения использовались отчеты Российской академии наук по сельскохозяйственным культурам.

Вихтенко отметила, что наиболее эффективной для проведения расчетов оказалась рекуррентная нейронная сеть, позволяющая обрабатывать временные ряды и составлять прогнозы. Помимо этого, применяются различные математические модели регрессионного анализа и аппроксимации функций.

Модель будут предлагать региональным предприятиям. Как ожидается, нейросеть и проведенные исследования позволят агрономам и фермерам оптимизировать использование ресурсов и свести к минимуму различные риски, связанные с изменением климатических условий, отметила собеседница агентства.

В дальнейшем ученые планируют совершенствовать возможности нейросети: будут работать над увеличением точности прогнозирования урожайности, над адаптацией под другие культуры, распространенные в крае. Также нейросеть обучат определять влияние различных удобрений на урожайность, сообщила Вихтенко.