В России разработали нейросеть для прогноза урожайности

Ученые из ТОГУ в Хабаровске создали нейросеть, с помощью которой можно прогнозировать урожайность картофеля, овса, ячменя, гречихи, сои и пшеницы. Об этом пишет ТАСС со ссылкой на кандидата физико-математических наук, руководителя проекта Эллину Вихтенко.

Прогноз строится на основе характеристик почвы, спутниковых снимков и метеорологических данных. Его точность составляет до 85%. Ученые полагают, что разработка поможет повысить эффективность отрасли сельского хозяйства, сделать агропроизводство более устойчивым и увеличить урожайность.

Специалисты собрали и обработали большой массив данных, в том числе метеорологические показатели, спутниковые изображения полей, состав почвы. После обучения было выявлено, что нейросеть может спрогнозировать урожайность с высокой степенью точности. Для сравнения информации, полученной с помощью нейросети, использовались отчеты Российской академии наук по сельскохозяйственным культурам.

Рекуррентная нейросеть, позволяющая строить временные ряды, оказалась в этом деле наиболее эффективной.