Журнал «Агротехника и технологии»
Используя снимки NASA, прогнозы погоды, а также исторические данные Минсельхоза США (USDA), бостонский стартап TellusLabs смог создать программу, предсказывающую урожайность в разных регионах по отдельным культурам.
Программа основывается на алгоритмах машинного обучения, которые позволяют увеличивать точность при накоплении массива данных. Подобные программы и сайты уже существуют и даже используются на практике, однако отличие разработки TellusLabs в том, что она будет использовать научные данные растениеводства и климатологии, что позволяет быстро добавлять прогнозы по новым культурам.
Пока в открытом доступе есть только бесплатный сайт с прогнозами по урожаю кукурузы в 18 разных штатах США — Kernel. Кроме собственно прогноза урожая в разных регионах, там доступны данные по прошлым урожаям и интерактивная карта с урожаями кукурузы.
Программа может помочь не только трейдерам, фермерам или переработчикам. Предполагается, что производители сельскохозяйственной техники смогут использовать такие продукты, чтобы автоматически настраивать подачу воды и удобрений растениям.
Чтобы сравнить эффективность предсказаний компьютерной программы, ученые решили провести «соревнование» с доступными всем прогнозами USDA по урожаю кукурузы в США за последние 10 лет. Затем показатели USDA и программы сравнивали с данными по факту, то есть после сбора урожая по завершении каждого года. TellusLabs оказался точнее человеческих расчетов в 69% случаев. Сама по себе такая точность прогноза еще не верх совершенства, но программа работает значительно быстрее и эффективнее человека.
В ближайшее время разработчики добавят прогнозы для сои, а затем и пшеницы, в США, после чего займутся прогнозированием урожайности в других странах — Аргентине, Бразилии и Китае. Кроме того, с помощью программы предполагается отслеживать запасы питьевой воды.
