Комментарии
Как упростить жизнь агрономов
Снизить цены на солярку. Не бред какой-то, будет продавать агрономам новые умные ml модели. Пусть будет еще один головняк, в дополнение уже имеющимся.
Зря вы полагаете, что мотивацией и результатом сложного технологического проекта является "головняк") Рекомендуем сначала прочитать статью, а потом делать выводы.
Анализ данных и прогнозирование это конечно благородное дело. Но это как прогноз погоды на 100 лет очень точный, а вот на несколько дней — обязательно что-то не сходится. Но без удобрений и средств борьбы с вредителями, а также районированного семенного фонда, урожай будет меньше даже с умной моделью. А главное потом, хряп: кредиты подорожали, цены на зерно ниже себестоимости или мощностей для переработки нет — модель это тоже учитывает, и в таких случаях советует коноплю выращивать для борьбы с борщевиком?
Использование ML-моделей не отменяет борьбу с вредителями и удобрение почвы. Один разработанный сервис решает одну задачу: например, порядок уборки полей. Он дает рекомендации, когда какое поле убирать, и позволяет избежать потерь и убытков. Стоимость кредита не имеет к этому процессу прямого отношения. Что же касается погоды, - метеоданные обновляются постоянно.
Посмотрел статью и вот какие мысли появились. Название статьи не совсем точно отражает содержание. Вообще то описываемая система с работой в полях имеет достаточно посредственную связь. Она скорее про агрегацию различных данных. А данных зачастую не хватает.
Вы пишите:
«Важнейший критерий успеха ML-моделей — наличие качественных данных для обучения.»
«Мы использовали информацию о температуре воздуха, осадках, влажности почвы, а также коэффициент «зелености» растений NDVI (рассчитывается на основе спутниковых снимков).»
«Например, если в регионе месяц держится пасмурная погода, спутник просто не сможет определить состояние поля.»
А в качественные данные вкладывается понятие «актуальные» и «своевременные»? Допустим прогноз погоды можно получать ежедневно. А вот у спутниковых снимков есть определённая задержка, иногда весьма большая. При том, что организация, проводящая съёмку, зачастую планирует эту работу в начале года и заказ на конкретную съемку может конкурировать с другим. А тут ещё получается, что облачность мешает.
И тут выплывает два следующих момента:
1. «Многие важные данные агрономы фиксируют прямо в поле с помощью смартфона или планшета.»; «Чтобы получить достоверную картину происходящего на поле, нужно учитывать данные с соседних площадок.»; «На следующий день специалисты должны посетить указанные площадки и измерить показатели сельскохозяйственной культуры»
2. «Тем более возможности агрономов сильно ограничены, и они физически не могут обследовать больше нескольких площадок за день.»
Может быть расширить возможности агрономов в части мобильности!? А также дополнить вашу систему дополнительным функционалом по выявлению болезней, вредителей и пр. Раз уж всё равно агрономам приходится работать «в полях», причём на нескольких площадках. Надо дать им дополнительные глаза и ноги. Это должно быть что-то вроде мобильного программно-аппаратного комплекса на базе автомобиля и беспилотного летательного аппарата. То есть, агроном выезжает на площадку, запускает аппарат. БЛА проводит съемку поля с различных высот и в диапазонах, которые позволяет снять его оборудование, а затем передаёт это на накопитель, который находится в автомобиле. Параллельно БЛА может проводить замеры нужных параметров воздуха.
По возвращении на базу агроном «сливает» эти данные в основную систему, которая по полученным снимкам выявляет места заражения/поражения, а также степень готовности культуры к уборке. При наличии вредителей и/или болезней она может показать очаги заражения и выдать справку по методам борьбы. Имея «точечные» данные по наличию болезней или вредителей можно точечно применять средства для борьбы с вредителями. Это позволит сократить влияние вредных веществ на экологию и затраты на их применение.
Я так подозреваю, что в настоящее время, агрономы выявляют вредителей и болезни культур визуально, когда выезжают на поле. Почему бы не поручить им разметку, раз уж всё равно используется экспертная оценка: «Кроме того, у нас был доступ к экспертным отчетам, которые специалисты заполняют по итогам осмотра полей.»
ML в полях. Как упростить жизнь агрономов?