Европейский проект AgriScienceFM направлен на создание фундаментальных моделей ИИ для сельского хозяйства, объединяющих данные о биологии, окружающей среде и менеджменте. Цель инициативы — внедрить точное земледелие, снизить расходы ресурсов на 20-30% и повысить надежность прогнозов для агросектора.
Искусственный интеллект может помочь фермерам, производителям сельскохозяйственной продукции и исследователям принимать более взвешенные решения. Однако потенциал этой технологии в сельском хозяйстве пока используется лишь в ограниченной степени.
В рамках проекта AgriScienceFM Вагенингенский университет и исследовательский центр совместно с европейскими партнерами разрабатывают модели, которые эффективно объединяют данные и делают использование искусственного интеллекта в сельском хозяйстве более надежным для практического применения, исследований и политики.
Проект AgriScienceFM стартовал в июне. В рамках этого проекта исследователи будут работать над тремя взаимосвязанными базовыми моделями, сосредоточенными на ядре сельскохозяйственных систем: биологический материал, такой как растения и животные; природная среда, такая как почва, вода и климат; и деятельность человека, такая как управление и выбор сельскохозяйственных культур.
В этом проекте ученые из Вагенингенского университета и исследовательского центра сотрудничают с университетами и институтами из Греции, Германии, Испании, Великобритании, Бельгии и других стран.
В первой половине трехлетнего проекта исследователи объединят и согласуют существующие общедоступные наборы данных: от спутниковых снимков и метеорологических данных до полевых измерений, данных о животноводческих фермах, данных о сельскохозяйственных культурах и генетического материала.
Модели проходят тестирование в конкретных приложениях, таких как спутниковый мониторинг урожая и дефицита воды, предоставление фермерам рекомендаций по почве с учетом местных особенностей, ускоренное выведение устойчивых к болезням культур, а также точное земледелие в отношении болезней, вредителей и здоровья животных.
Таким образом, AgriScienceFM фокусируется не только на новых моделях, но и на вопросе о том, насколько хорошо эти модели работают для решения реальных сельскохозяйственных задач. С этой целью консорциум также разрабатывает тесты, позволяющие исследователям оценить, дает ли модель пригодные для использования результаты в полевых условиях.
Источник: Wageningen University & Research.