Maschinelles Lernen in der Landwirtschaft: Anwendung Fälle und Anwendungen
1. Februar 2023
Warum maschinelles Lernen in der Landwirtschaft wichtig ist
Der Landwirtschaftssektor ist aufgrund sich ändernder klimatischer Bedingungen und Markttrends mit zahlreichen Risiken und Unsicherheiten konfrontiert, was zu erheblichen Produktionsverlusten und Ressourcenverschwendung führt. Zwar haben jahrzehntelange Erfahrung und immer präzisere Wetterdaten den Landwirten geholfen, fundierte Prognosen abzugeben, aber es gibt immer noch zu viele Erfolgsschwankungen.
470 von 570 Millionen landwirtschaftlichen Betrieben weltweit gehören Kleinbauern. Sie verfügen nicht über das nötige Kapital, sind nicht in der Lage, Technologien zu nutzen, oder kennen die Lösungen nicht, die ihnen helfen, besser zu wirtschaften und die Rentabilität zu steigern. Mehr als 70 % der Landwirte weltweit haben keinen Zugang zu angemessenem Kapital, zwei Drittel von ihnen haben Schwierigkeiten, Technologien zu nutzen, und mehr als 50 % wissen nicht, welche Lösungen es gibt. Wir müssen zusammenarbeiten, um die Landwirte über die Vorteile von Digitalisierung, künstlicher Intelligenz, Mechanisierung der Landwirtschaft und ML aufzuklären, zu schulen und unsere Anstrengungen zu verstärken.
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ML in der Landwirtschaft: Marktstatistiken
Geschätzte CAGR des ML-Marktes in der Landwirtschaft von 2022 bis 2030
Emergene Forschung
Jährliche Kosten von Pflanzenkrankheiten für die Weltwirtschaft
FAO
Marktwert der IoT-gestützten landwirtschaftlichen Überwachung (IoTAg) bis 2025
PwC
Titel der Grafik: Markt für intelligente Landwirtschaft nach Wert, 2018-2028
Datenquelle: BlueWeave Consulting
13 ML-Anwendungsfälle in der Landwirtschaft
Schauen wir uns die wichtigsten Anwendungen in der Landwirtschaft für die Bewirtschaftung und Kontrolle von Pflanzen, Böden, Wasser und Vieh an.
ML in agriculture
Crop management
- Yield prediction
- Disease detection
- Weed detection
- Crop recognition
- Grading by quality
- Selective breeding
Water management
- Irrigation
- Soil water monitoring
- Leak detection
- Weather monitoring
- Weather prediction
- Water usage prediction
Soil management
- Pesticides and fertilizers
- Fertility prediction
- Soil sensitivity
- Moisture prediction
- Organic carbon prediction
- Insect detection
Livestock management
- Animal welfare monitoring
- Precision livestock farming
- Monitoring production quality
- Monitoring living conditions
- Grazing control
- Disease detection
1 Erkennung von Unkraut
Unkräuter sind der berüchtigte Feind eines jeden Landwirts. Sie wachsen schnell, erobern die Felder, verursachen zahlreiche Pflanzenkrankheiten und verringern den Ertrag. Die am weitesten verbreitete Methode zur Unkrautbekämpfung sind Herbizide. Diese Methode ist zwar wirksam, aber die Landwirte überschwemmen in der Regel ganze Felder mit Herbiziden, was der Umwelt erheblichen Schaden zufügt.
Mit Hilfe von Computer-Vision-Lösungen können unerwünschte Pflanzen identifiziert werden, so dass die Landwirte Herbizide auf ausgewählte Bereiche statt auf das gesamte Feld ausbringen können. Dies kann die schädlichen Auswirkungen von Herbiziden drastisch verringern.
2 Erkennung von Krankheiten
Pflanzenkrankheiten sind eine der größten Bedrohungen in der Landwirtschaft, die die Qualität und Quantität der Erträge drastisch verringern. Traditionell inspizieren Agronomen die Felder manuell und suchen nach Anzeichen von Pflanzenkrankheiten wie eingerollten Blättern oder Welkeerscheinungen, was zeitaufwändig und fehleranfällig ist.
ML-basierte Bildsoftware-Analysetools können den Gesundheitszustand des Bodens und einzelner Pflanzen beurteilen und den Einsatz von Pestiziden auf kranke Pflanzen statt auf das gesamte Feld beschränken.
3 Vorhersage der Ausbeute
Die Vorhersage von Erträgen ist sowohl global als auch regional von entscheidender Bedeutung für die Wirtschaft. Für jeden landwirtschaftlichen Betrieb ist es von entscheidender Bedeutung zu wissen, wann die beste Erntezeit ist und welche Pflanzen angebaut werden müssen, um die Marktnachfrage zu befriedigen.
Viele Parameter können die Ertragsmenge beeinflussen, darunter Umweltfaktoren, phänotypische Daten und Wetterinformationen. Moderne ML-Modelle können alle Faktoren analysieren, um die Genauigkeit der Ertragsvorhersage zu erhöhen.
4 Selektive Zucht
Die traditionelle Pflanzenzüchtung beruht auf dem Prinzip der Mendelschen Vererbung, das besagt, dass jedes Merkmal von einem Gen gesteuert wird. Neuere Forschungen haben jedoch gezeigt, dass die meisten Merkmale von mehreren Genen gesteuert werden, die auf komplexe Weise miteinander und mit der Umwelt interagieren. Das bedeutet, dass herkömmliche Züchtungsmethoden oft ineffizient sind und es viele Generationen dauern kann, bis die gewünschten Ergebnisse erzielt werden.
Künstliche Intelligenz hingegen kann Muster in Daten erkennen, die für den Menschen möglicherweise nicht erkennbar sind. Sie kann daher schneller und effektiver die gewünschten Merkmale für die Züchtung ermitteln.
5 Bewässerung
Maschinelles Lernen in der Landwirtschaft kann die Bewässerung durch Optimierung des Wasserverbrauchs rationalisieren. Durch die Analyse von Faktoren wie Wetter, Bodenart und Pflanzentyp können Algorithmen des maschinellen Lernens vorhersagen, wie viel Wasser eine Pflanze braucht und wann sie es braucht. Diese Informationen können dazu beitragen, die Bewässerungspläne automatisch entsprechend anzupassen, was zu einer effizienteren Nutzung der Wasserressourcen führt.
6 Aufspüren von Lecks
In einigen Teilen der Welt ist Wasser eine besonders knappe Ressource. Tropfbewässerung und erdlose Systeme können zwar die Wasserknappheit beheben, aber ihre Installation und die daraus resultierende Rendite sind für kleine landwirtschaftliche Betriebe oft nicht wirtschaftlich sinnvoll. Durch die Kombination von IoT-Geräten, ML und Computer Vision ist es möglich, Unregelmäßigkeiten und Lecks in Bewässerungssystemen zu erkennen und Probleme zu beheben, bevor sie eskalieren.
7 Wetterüberwachung
Mithilfe von maschinellem Lernen lassen sich die Wetterbedingungen überwachen und Erkenntnisse zur Optimierung des Wasserverbrauchs gewinnen. Durch die Erfassung von Daten zu Niederschlag, Temperatur, Bodenfeuchtigkeit, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und -richtung ist es möglich, die Umgebung zu analysieren und vorherzusagen, wie viel und wann bewässert werden sollte.
Auf diese Weise sparen die Landwirte Zeit und Ressourcen, indem sie ihre Pflanzen methodisch bewässern und das Risiko von Ernteschäden durch Dürre oder Überschwemmungen verringern.
8 Einsatz von Düngemitteln
Düngemittel sind ein wesentlicher Faktor in der modernen Landwirtschaft, und ihr effizienter Einsatz ist entscheidend für die Maximierung der Ernteerträge. Die Ausbringung der richtigen Düngermenge auf die Pflanzen kann jedoch eine Herausforderung sein, da sie von verschiedenen Faktoren wie den Wetterbedingungen und der Bodenart abhängt.
Mithilfe von maschinellem Lernen lassen sich Daten aus diesen verschiedenen Faktoren analysieren und vorhersagen, wie viel Dünger für optimale Ergebnisse benötigt wird. Diese Informationen können dann verwendet werden, um die Düngermenge für die Pflanzen automatisch anzupassen und den Landwirten Zeit und Geld zu sparen.
9 Überwachung des Bodens
Die Bodenfeuchtigkeit ist einer der wichtigsten Faktoren für die landwirtschaftliche Produktivität. Zu wenig Wasser und die Pflanzen welken und sterben; zu viel Wasser und die Pflanzen können übersättigt werden, was zu Wurzelfäule und anderen Problemen führt. Die Landwirte haben die Bodenfeuchtigkeit traditionell manuell überwacht und sich dabei auf Erfahrung und Intuition verlassen. Dieses Verfahren ist jedoch zeitaufwändig und oft ungenau.
Algorithmen des maschinellen Lernens können den Feuchtigkeitsgehalt des Bodens automatisch überwachen. Diese Algorithmen analysieren verschiedene Faktoren, darunter Wetterdaten, Pflanzentyp und Bodenart. Durch die ständige Überwachung dieser Faktoren kann der Algorithmus den Landwirten in Echtzeit Informationen darüber geben, wann und wie viel Wasser sie für die Bewässerung ihrer Pflanzen verwenden sollten.
10 Erkennung von Insekten
Insekten können erhebliche Ernteschäden verursachen, und ihre frühzeitige Erkennung ist entscheidend für die Vermeidung großer Verluste. Algorithmen des maschinellen Lernens können Insekten auf Bildern automatisch erkennen und so Landwirten helfen, einen Befall schneller und genauer zu identifizieren.
Darüber hinaus kann das maschinelle Lernen Daten von auf den Feldern angebrachten Sensoren analysieren, die Informationen über Temperatur, Luftfeuchtigkeit und andere Bedingungen liefern, die die Insektenaktivität beeinflussen können. Wenn Landwirte die Verhaltensmuster von Insekten verstehen, können sie ihre Schädlingsbekämpfung gezielter einsetzen und den Einsatz schädlicher Pestizide reduzieren.
11 Erkennung von Tierkrankheiten
In den letzten Jahren hat der Einsatz von ML-Algorithmen zur Erkennung von Anomalien und zur Kontrolle von Tierkrankheiten drastisch zugenommen. Durch die kontinuierliche Analyse von Bildern und Videos von Tieren mit Hilfe von Computer Vision können ML-basierte Systeme den Gesundheitszustand und das Verhalten von Tieren beurteilen, was die frühzeitige Erkennung von Krankheiten und die Verhinderung der Ausbreitung von Krankheiten ermöglicht.
12 Verfolgung der Fütterung
Um sicherzustellen, dass die Tiere angemessen gefüttert werden, können IoT- und ML-basierte Tools helfen, die Fütterungsgewohnheiten der Tiere zu überwachen. Diese Informationen können genutzt werden, um Tiere mit anomalen Ernährungsmustern zu erkennen, die ein Zeichen für gesundheitliche Probleme sein können. Landwirte können auch besser verstehen, wie sich verschiedene Arten und Mengen von Futter auf das Gewicht, die metabolische Effizienz und die Produktion der Tiere auswirken. Letztlich kann ML den Landwirten helfen, ihre Methoden zu verbessern und proaktiv auf die Bedürfnisse der einzelnen Tiere einzugehen.
13 Kontrolle der Beweidung
Überweidung kann zu Bodenverdichtung und Erosion führen, was die Infiltrationsrate verringern und den Abfluss erhöhen kann. Dies kann schließlich zu Wasserverschmutzung und einer Verschlechterung der Wasserqualität führen.
ML-basierte Werkzeuge können vorhersagen, wie sich verschiedene Beweidungsszenarien auf die Wasserressourcen auswirken werden. Durch die Analyse zahlreicher Faktoren wie Bodenbedeckung, Topografie, Niederschlagsmuster und Viehbesatzdichte können Landwirte und Viehzüchter fundiertere Entscheidungen darüber treffen, wo und wann sie ihre Tiere weiden lassen.
Beispiele für ML in der Landwirtschaft
Trace Genomics ist ein in Kalifornien ansässiges Startup-Unternehmen, das sich auf die ML-gestützte Bodenanalyse konzentriert. Anstatt bereits geschädigte Pflanzen zu heilen, beschloss Trace Genomics, das Problem an der Wurzel zu packen und Nährstoffmängel und häufige Krankheiten zu verhindern, indem es für angemessene Bodenbedingungen sorgt. Große landwirtschaftliche Unternehmen, kleine Landwirte und alle dazwischen können Bodenproben an Trace Genomics senden und erhalten einen vollständigen Überblick über die Bodenbedingungen und verwertbare Erkenntnisse zur Bodenbewirtschaftung.
Das in Kalifornien ansässige Unternehmen Blue River Technology nimmt sich eines der berüchtigtsten Probleme in der Landwirtschaft vor - Unkraut. Der Deep-Learning-Roboter See & Spray des Unternehmens erkennt Unkraut und sprüht Herbizide. Auf diese Weise verringern Landwirte die Umweltbelastung erheblich, da Herbizide nur auf unerwünschte Vegetation und nicht auf das gesamte Feld ausgebracht werden. Blue River Technology behauptet, dass Landwirte, die See & Spray einsetzen, 90 % weniger Herbizide versprühen, was die Schäden an Flora und Fauna verringert und den Landwirten Geld spart. Im Jahr 2017 hat John Deere, einer der größten Landmaschinenhersteller der USA, See & Spray übernommen.
OneSoil ist ein in der Schweiz ansässiges Start-up-Unternehmen, das eine kostenlose Plattform für die Präzisionslandwirtschaft entwickelt hat, mit der sich Aussaatflächen überwachen, landwirtschaftliche Abläufe rationalisieren und die Produktivität der Landwirte steigern lassen. Das Unternehmen analysiert Satellitenbilder mit firmeneigenen ML-Algorithmen, um Landwirte mit wichtigen Informationen über ihre Felder zu versorgen. Mit der OneSoil-App können Landwirte variable Raten für Stickstoff, Phosphor und Kalium festlegen, die Feldvegetation mithilfe des NDVI-Indexes verfolgen und Problembereiche analysieren.
OneSoil Map bietet Einblicke in 13 Kulturen und Felder in 59 Ländern, sowohl auf Feld- als auch auf regionaler Ebene. Unsere Technologie und unser Fachwissen ermöglichen es Landwirten, ihre Anbaumethoden zu erneuern und sinnvolle, datengestützte Maßnahmen zur Sicherung der Lebensmittelversorgung zu ergreifen. Außerdem können wir damit das Ausmaß der Ernährungssicherheit auf der Grundlage globaler Ereignisse abschätzen.
Prospera ist eines der weltweit renommiertesten Agrarunternehmen aus Israel, das künstliche Intelligenz einsetzt, um Schädlinge und Krankheiten zu erkennen, die Bewässerung zu optimieren, Erträge vorherzusagen, die Pflanzenbehandlung zu optimieren und landwirtschaftliche Prozesse effizienter zu gestalten. Die Lösung von Prospera ist hardwareunabhängig, d. h. die Daten können von Zapfwellen, Drohnen, Flugzeugen, mobilen Geräten, Satelliten oder anderen Maschinen auf dem Feld bezogen werden.
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Maschinelles Lernen in der Landwirtschaft
Prädiktive Analytik
Ein Teilbereich der Datenwissenschaft, die predictive-analytics-Technologie, kann in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Landwirten dabei zu helfen, die Ernteerträge besser vorherzusagen, die Nachfrage nach bestimmten Kulturen zu prognostizieren und den Einsatz von Bewässerung und Düngemitteln zu optimieren. Durch die Analyse von Datenmustern aus der Vergangenheit kann die prädiktive Analytik Erkenntnisse liefern, die den Landwirten helfen, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, wann sie pflanzen, wie sie ihre Pflanzen pflegen und welche Preise sie für ihre Erzeugnisse verlangen sollten. Darüber hinaus können prädiktive Analysen Frühwarnzeichen für Pflanzenschädlinge und -krankheiten erkennen, so dass die Landwirte vorbeugende Maßnahmen ergreifen und potenzielle Schäden vermeiden oder abmildern können.
Computer-Vision kann eingesetzt werden, um Objekte zu identifizieren, Bewegungen zu verfolgen oder Eigenschaften zu messen. In der intelligenten Landwirtschaft gibt es eine breite Palette von Anwendungen, von der Ertragsvorhersage und der Überwachung von Pflanzen bis hin zur Präzisionsbewässerung und automatisierten Landmaschinen. Die Überwachung des Gesundheitszustands von Pflanzen ist eine der wichtigsten Anwendungen von Computer Vision in der Landwirtschaft. Durch die Analyse von Pflanzenbildern können Landwirte frühe Anzeichen von Krankheiten oder Stress erkennen, die mit dem bloßen Auge nicht sichtbar sind. Diese Informationen können Aufschluss darüber geben, wann und wie Pflanzenschutzmittel ausgebracht oder andere Abhilfemaßnahmen ergriffen werden sollten.
Tiefes Lernen
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzen basiert. Deep-Learning-Algorithmen lernen aus Daten auf ähnliche Weise wie Menschen. Dadurch können sie Vorhersagen über Daten treffen, die für herkömmliche maschinelle Lernalgorithmen zu komplex sind. Deep Learning kann in der intelligenten Landwirtschaft eingesetzt werden, um Ernteerträge vorherzusagen, Schädlinge und Krankheiten zu erkennen und Bewässerungssysteme zu optimieren. Deep Learning kann auch dazu beitragen, neue Sorten von Nutzpflanzen zu entwickeln, die dem Klimawandel besser standhalten.
Andere bahnbrechende Technologien in der Landwirtschaft
Internet der Dinge
Das Internet der Dinge spielt beim maschinellen Lernen in der Landwirtschaft eine entscheidende Rolle, da es uns ermöglicht, wichtige Faktoren wie Bodenfeuchtigkeit, Lufttemperatur und Gesundheit der Pflanzen zu messen. Diese Daten können Landwirten helfen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, um den Betrieb zu optimieren.
Drohnen
Durch den Einsatz von Drohnen können Landwirte schnell Daten über ihre Ernten sammeln, einschließlich Informationen über den Gesundheitszustand der Pflanzen, den Wasserstand und den Nährstoffgehalt. Außerdem können Drohnen beim Ausbringen von Pestiziden und Herbiziden helfen, was im Vergleich zu herkömmlichen Methoden Zeit und Geld spart.
Chatbots
Chatbots werden in der Regel zur Automatisierung von Kundendienst- oder Vertriebsaufgaben eingesetzt. Chatbots können jedoch auch eine bequeme Schnittstelle für den Zugriff auf Informationen über den Zustand von Pflanzen oder Tieren sein. Chatbots können Landwirte auch bei der Bewässerung und Düngung beraten und bei der Finanzplanung und -verwaltung helfen.
Roboter
Landwirtschaftsroboter werden in der intelligenten Landwirtschaft eingesetzt, um bei Aufgaben wie der Überwachung von Pflanzen, dem Pflanzen und Ernten zu helfen. Sie können auch zum Ausbringen von Pestiziden und Herbiziden und zum Bewässern von Pflanzen eingesetzt werden. Landwirtschaftsroboter können ferngesteuert werden oder autonom sein.
Modelle des maschinellen Lernens für die Landwirtschaft
Regression
Mit Regressionsmodellen lassen sich Ernteerträge, Preise für landwirtschaftliche Erzeugnisse und die Nachfrage nach landwirtschaftlichen Produkten vorhersagen. Darüber hinaus können Regressionsmodelle zur Untersuchung der Auswirkungen neuer Technologien auf die Landwirtschaft und zur Bewertung der Effizienz verschiedener landwirtschaftlicher Produktionsplanungssysteme eingesetzt werden.
Clustering
Clustering-Modelle können in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Pflanzen mit ähnlichen Merkmalen zu gruppieren. Dies kann nützlich sein, um festzustellen, welche Pflanzen unter bestimmten Bedingungen besser gedeihen, und um gezielte Maßnahmen zu entwickeln.
Bayes'sche Modelle
Bayes'sche Modelle können anhand von Daten über Wetter, Bodenbedingungen und andere Faktoren genaue Vorhersagen über die Ernteerträge liefern. Anhand dieser Daten können Landwirte entscheiden, welche Pflanzen sie anbauen, wie viel Dünger sie verwenden und wann sie ernten.
Künstliche neuronale Netze
Neuronale Netze eignen sich gut für landwirtschaftliche Anwendungen, da sie lernen können, Muster in Daten zu erkennen, die für den Menschen zu komplex sind. So können künstliche neuronale Netze zum Beispiel dazu verwendet werden, neue Sorten von Nutzpflanzen zu entwickeln, die resistenter gegen Schädlinge oder Krankheiten sind.
Verbessern Sie Ihr landwirtschaftliches Projekt mit ML-Technologien
Vorteile des maschinellen Lernens für die Landwirtschaft
Milderung von Umweltrisiken
Mithilfe von maschinellem Lernen können Landwirte ihre Bewässerungspläne, Düngerausbringungsraten und den Einsatz von Pestiziden optimieren, um Verschwendung und Umweltschäden zu verringern.
Zeit- und Arbeitsersparnis
ML automatisiert die Kartierung von Feldern, die Überwachung der Pflanzengesundheit und die Ausbringung von Düngemitteln. Dadurch können Landwirte Zeit und Geld sparen und ihren Bedarf an Arbeitskräften verringern.
Verbesserung der Erträge
ML hilft den Landwirten, ihre Ressourcen zu optimieren, was zu höheren Ernteerträgen führt. Dies kann dazu beitragen, die Ernährungssicherheit zu verbessern und den Hunger zu verringern.
Senkung der Kosten
ML hilft Landwirten, Geld für wichtige Ressourcen wie Wasser, Dünger und Pestizide zu sparen. Dies kann die Rentabilität erhöhen und die Landwirtschaft langfristig nachhaltiger machen.
Verbesserung der Entscheidungsfindung
Mithilfe des maschinellen Lernens können Landwirte bessere Entscheidungen darüber treffen, wann sie pflanzen, wie sie bewässern und wann sie düngen sollen.
Verbesserung der Sicherheit
ML hilft den Landwirten, gefährliche Aufgaben wie die Arbeit mit Pestiziden zu vermeiden. Dies kann die Sicherheit und Gesundheit der Landarbeiter verbessern.
Persönliche Beratung
ML kann Landwirten personalisierte Empfehlungen für Pflanzung, Bewässerung und Düngung geben.
Stärkung der Widerstandsfähigkeit gegenüber dem Klimawandel
ML hilft den Landwirten, ihre Praktiken an die sich ändernden Wettermuster anzupassen, was die Widerstandsfähigkeit gegenüber dem Klimawandel erhöhen kann.
Schutz der biologischen Vielfalt
ML hilft Landwirten, ihr Land so zu bewirtschaften, dass die biologische Vielfalt erhalten bleibt. Dadurch können Ökosystemleistungen gesichert und natürliche Ressourcen erhalten werden.
Verbesserung der Lebensmittelqualität
ML hilft den Landwirten, sicherere und hochwertigere Lebensmittel zu produzieren. Dies kann die öffentliche Gesundheit verbessern und die Rentabilität der Landwirte steigern.
Lösung wichtiger landwirtschaftlicher Herausforderungen mit ML-Techniken
Herausforderung
Lösung
Niedrige Erträge
Maschinelles Lernen kann Landwirten dabei helfen, optimale Pflanz- und Bewässerungspläne zu erstellen und die idealen Bedingungen für das Pflanzenwachstum vorherzusagen.
Ausbrüche von Schädlingen und Krankheiten
Maschinelles Lernen wird in Frühwarnsystemen eingesetzt, die Landwirte vor möglichen Ausbrüchen warnen. Es kann auch zur Entwicklung von Modellen für die Vorhersage der Ausbreitung von Schädlingen und Krankheiten verwendet werden.
Degradierung des Bodens
Mithilfe des maschinellen Lernens können Landwirte Bereiche mit Bodenverschlechterungen erkennen und Bewirtschaftungspläne zur Verbesserung der Bodengesundheit aufstellen.
Wasserknappheit
Maschinelles Lernen kann Landwirten helfen, Bewässerungspläne zu optimieren und alternative Wasserquellen zu ermitteln.
Der Klimawandel
Maschinelles Lernen kann Landwirten helfen, sich an veränderte Bedingungen anzupassen, indem sie optimale Anbaubedingungen ermitteln und Frühwarnsysteme für extreme Wetterereignisse entwickeln.
Mit ML der Konkurrenz voraus sein
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Landwirtschaft erheblich zu verbessern, indem sie die Umweltbelastung verringert, die Erträge und die Lebensmittelqualität erhöht und die Prozesse effizienter macht. Die Implementierung von maschinellem Lernen in landwirtschaftliche Prozesse ist entscheidend, um der Konkurrenz voraus zu sein. Diejenigen, die diese Technologien übernehmen können, werden gut positioniert sein, um von den Vorteilen zu profitieren. Wir von Itransition unterstützen unsere Kunden dabei, an der Spitze der Innovation zu bleiben, indem wir ihnen Fachwissen über Spitzentechnologien wie maschinelles Lernen und IoT zur Verfügung stellen. Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu erfahren, wie wir Ihnen helfen können, Ihre landwirtschaftlichen Abläufe zu verbessern.
FAQ
Wie wird ML in der Landwirtschaft eingesetzt?
In der Landwirtschaft wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Landwirten zu helfen, die Ernteerträge genauer vorherzusagen, Bewässerungssysteme zu optimieren und die effizientesten landwirtschaftlichen Produktionsstrategien zu wählen. In den letzten Jahren wurden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um neue Methoden zur Erkennung von Schädlingen und Krankheiten und zur genaueren Kartierung von Nutzpflanzen zu entwickeln.
Was ist der ML-Prozess?
Der ML-Prozess ist ein datengesteuerter Ansatz, um Muster in Daten zu finden, die für Vorhersagen genutzt werden können. Der Prozess beginnt mit dem Sammeln, Bereinigen und Vorbereiten von Daten für die Analyse. Anschließend werden verschiedene ML-Algorithmen auf die Daten angewandt, um Muster zu finden. Schließlich werden die Ergebnisse der Analyse verwendet, um Vorhersagen zu treffen.
Wofür steht das IoT in der Landwirtschaft?
IoT steht für Internet of Things, das wachsende Netz von mit dem Internet verbundenen physischen Objekten. Es umfasst alles von landwirtschaftlichen Geräten über Sensoren bis hin zu Tieren. In der Landwirtschaft können IoT-Geräte Daten verfolgen und die Produktion optimieren.
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