Машинное обучение в сельском хозяйстве: обзор

Машинное обучение, появившееся благодаря технологиям работы с большими данными и высокопроизводительным вычислениям, открывает новые возможности для науки, основанной на интенсивном использовании данных, в междисциплинарной области агротехнологий. В этой статье представлен всесторонний обзор исследований, посвящённых применению машинного обучения в системах сельскохозяйственного производства. Проанализированные работы были разделены на следующие категории: (а) управление растениеводством, включая прогнозирование урожайности, выявление заболеваний, обнаружение сорняков, оценку качества сельскохозяйственных культур и распознавание видов; (б) управление животноводством, включая оценку благополучия животных и эффективности животноводства; (в) управление водными ресурсами; (г) управление почвами. Отбор и классификация представленных публикаций демонстрируют, какие преимущества сельскому хозяйству могут дать технологии машинного обучения. Применение машинного обучения к данным датчиков способствует развитию систем управления хозяйством в направлении работающих в реальном времени программ с искусственным интеллектом, которые предоставляют содержательные рекомендации и аналитическую информацию для принятия решений и выполнения действий фермером.