В России создали 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 сообщает 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.

Для создания нейросети специалисты собрали и обработали большой объем данных — спутниковые изображения, состав почвы, метеопоказатели. Результаты прогнозов сравнивали с отчетами РАН по сельскохозяйственным культурам. Рекуррентная нейросеть, позволяющая строить временные ряды, оказалась в этом деле наиболее эффективной.

Ученые планируют усовершенствовать разработку, чтобы прогнозы были более точными. Также они хотят адаптировать ее и под другие сельхозкультуры.