Kernel навчив штучний інтелект оцінювати густоту та якість посіву за знімками з дрона. Наразі ці алгоритми вже відтестовані й цього року будуть повномасштабно впроваджені в агровиробництво компанії.
Kernel навчив штучний інтелект оцінювати густоту та якість посіву за знімками з дрона. Наразі ці алгоритми вже відтестовані й цього року будуть повномасштабно впроваджені в агровиробництво компанії.
Головний тренд сучасності – автоматизовані системи управління агровиробництвом, які дозволяють покращити існуючі процеси і побудувати успішні стратегічні моделі. За рік Data Science-спеціалісти поповнили інформаційну екосистему Kernel #DigitalAgriBusiness новими програмними продуктами. Перш за все інтегрували у власний додаток агронома модель підрахунку зерен в початку кукурудзи та насіння в кошику соняшника. Далі – створили модель для оцінки якості посіву за фото з дронів.
Заступник директора Агробізнесу Kernel з інноваційного і цифрового розвитку Євгеній Сапіженко акцентує увагу на тому, що для розробки алгоритмів використовувалися методики Machine Learning, Deep Neural Network та ін.
Фотознімки з дронів проходять багаторівневу перевірку за заданими параметрами, механізм роботи якої пояснює автор рішення Данило Поляков, Data Scientist.
Випробування на кластерах компанії показали хороший результат – середнє значення похибки зафіксовано на рівні 2%. Таким чином, тестовий режим моделі вже значно точніший порівняно з ручними польовими підрахунками за існуючими методиками. Цього сезону Kernel планує використовувати технологію на виробництві у повному обсязі.
© Всеукраинская общественная организация производителей, переработчиков и экспортеров зерна, 1997-2024.
При цитировании и использовании любых
материалов ссылка на Украинскую зерновую
ассоциацию обязательна.При использовании в
интернет обязательна так же гиперссылка
на http://uga-port.org.ua
Розробка сайту
Для реєстрації на сайті зверніться, будь ласка, до адміністрації УЗА admin@uga.ua