Комментарии 10
Зачем понадобилось вводить понятие "цифровой двойник"? Чем понятие матмодель не устраивало?
Какие конкретные технологии и методы используются для создания цифровых двойников в сельском хозяйстве, и какие примеры успешного применения цифровых двойников в агротехнологиях можно привести на основе материалов статьи?
Работаю с предиктивной диагностикой в промышленности, но полагаю, что методы и подходы схожи. Два подхода - стат. модель (погуглить статьи про MSET или статьи на патент Гросса 1998г, а также статьи китайских авторов встречаются) и нейронные сети (почитать про автоэнкодеры). Простыми словами про цифровой двойник - объект, описанный параметрами с историческими данными. На ретроспективе обучают, закладывая эталон, а далее сравнивают текущее состояние с обученным. При мониторинге проводят анализ состояния.
Привет, можешь ознакомиться с данным кейсом.
А кроме бла-бла-бла что-то есть? Степень достоверности прогнозов, требуемые входные данные и т.д. Нет никакой проблемы создать абсолютно точный прогноз при наличии всех требуемых данных.
Добрый день. В этом кейсе нет ничего нового. Больше маркетинга, чем технических деталей. В последнее время AI везде используют, многое опускается и остается в деталях за слоганами.
Цифровые двойники в сельском хозяйстве