Landwirtschaft
Use cases: Machine Learning Solutions
Angesichts der Herausforderungen, denen sich die moderne Landwirtschaft gegenübersieht, wie z. B. die steigende Nachfrage nach Lebensmitteln oder klimabedingte extreme Wetterereignisse, ist die Maximierung der Erträge von entscheidender Bedeutung. Methoden des maschinellen Lernens können durch die Automatisierung von Prozessen helfen. Neben Fachwissen benötigen sie nur Daten, die dank moderner Instrumente wie Satelliten leicht verfügbar sind. Indem sie relevante Muster oder Bedrohungen erkennen, können sie menschliche Entscheidungsträger bei der Suche nach Lösungen unterstützen, die die langfristigen Kosten senken.
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Frühzeitige Erkennung von Schädlings- und Unkrautbefall anhand von Drohnenbildern
Der Flug einer Drohne über ein landwirtschaftliches Gebiet ist eine effiziente Methode, um Daten über den Zustand des Bodens zu sammeln. Mit diesen Daten können dann moderne Computer-Vision-Modelle trainiert werden, um Anomalien zu erkennen. Die Modelle lernen, was zu bestimmten Zeiten des Erntezyklus zu erwarten ist, und benachrichtigen die menschlichen Experten, sobald etwas Unerwartetes auftritt, so dass Probleme frühzeitig erkannt und korrigiert werden können, was zu minimalen Verlusten führt.
Automatisches Abrufen von ertragsrelevanten Informationen aus Websites und Nachrichtenartikeln
Ereignisse wie extreme Trockenperioden verursachen vielleicht keine unmittelbaren Probleme, aber wenn sichtbare Anzeichen auftreten, kann es schon zu spät sein, um Verluste zu minimieren. Im Gegensatz zu Menschen kann ein System zur Verarbeitung natürlicher Sprache schnell auf große Mengen von Textdaten aus dem Internet zugreifen und diese analysieren. Das Ergebnis ist ein Warnsystem, das menschlichen Experten dabei helfen kann, über Informationen auf dem Laufenden zu bleiben, die sich möglicherweise auf die Erträge auswirken.
Präzise Ausbringung von Düngemitteln auf der Grundlage von Drohnen- oder Satellitenbildern, die den Zustand der Pflanzen widerspiegeln
Eine Unter- oder Überdüngung eines Feldes kann sich negativ auf den Ernteertrag auswirken. Auf der Grundlage von Daten, die von Drohnen oder Satelliten stammen, die die Bedingungen des Feldes überwachen, können Modelle des maschinellen Lernens die optimale Art der Düngung in dem jeweiligen überwachten Bereich erlernen. Diese Berechnungen sind zuverlässig und präzise, so dass der darauf basierende Düngemitteleinsatz Kosten sparen, zur Einhaltung von Vorschriften beitragen und die Umwelt schützen kann.
