Машинное обучение в сельском хозяйстве: обзор

Машинное обучение возникло вместе с технологиями больших данных и высокопроизводительными вычислениями, создав новые возможности для наукоёмких исследований в междисциплинарной области агротехнологий. В данной статье представлен всесторонний обзор исследований, посвящённых применению машинного обучения в системах сельскохозяйственного производства. Проанализированные работы были классифицированы по следующим направлениям: (а) управление растениеводством, включая прогнозирование урожайности, выявление заболеваний, обнаружение сорных растений, оценку качества сельскохозяйственных культур и распознавание видов; (б) управление животноводством, включая приложения для обеспечения благополучия животных и повышения эффективности животноводства; (в) управление водными ресурсами; и (г) управление почвами. Фильтрация и классификация представленных публикаций демонстрируют, каким образом сельское хозяйство может получить преимущества от технологий машинного обучения. Применение машинного обучения к данным сенсоров способствует превращению систем управления фермерскими хозяйствами в программы реального времени с интегрированным искусственным интеллектом, предоставляющие содержательные рекомендации и аналитические сведения для поддержки принятия решений и действий фермеров.