Ученые Тихоокеанского государственного университета на основе спутниковых снимков, метеорологических данных и характеристик почвы обучили нейросеть прогнозировать урожайность популярных сельскохозяйственных культур в Хабаровском крае: картофеля, ячменя, пшеницы, овса, гречихи, сои c точностью до 85%.

Созданная нейросеть и проведенные исследования в данной области позволят агрономам и фермерам более эффективно осуществлять сельскохозяйственную деятельность в Хабаровском крае, оптимизировать использование ресурсов и минимизировать различные риски, связанные с изменением климатических условий.

Для получения результатов ученые собрали и обработали обширный массив данных, включая спутниковые изображения полей, метеорологические показатели, характеристики почвы. После обучения нейросети исследователи выявили, что созданная модель способна прогнозировать урожайность с высокой степенью точности. Для сравнения показателей, полученных с помощью нейросети, ученые используют отчеты Российской академии наук по сельскохозяйственным культурам.

«Современные технологии активно проникают во многие сферы деятельности человека. В сельском хозяйстве ученые могут предложить новые подходы к повышению эффективности отрасли, увеличению урожайности и устойчивости агропроизводства. Одним из таких инновационных решений стало использование нейросетей для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, уже сегодня мы можем предсказать урожайность разных культур с точностью до 85%», – рассказала кандидат физико-математических наук, руководитель проекта Эллина Вихтенко.

В дальнейшем ученые планируют усовершенствовать нейросеть, увеличив точность прогнозирования урожайности, и адаптировать её под другие культуры, распространенные в крае. Также исследователи работают над обучением нейросети для определения влияния различных удобрений на урожайность культур.

Ученые выявили, что наиболее эффективной для проведения расчетов оказалась рекуррентная нейронная сеть, которая позволяет обрабатывать временные ряды и делать прогнозы на будущее. Кроме того, исследователи используют различные математические модели регрессионного анализа и аппроксимации функций. По словам ученых, наиболее эффективно использование функций двойной гауссианы и ряда Фурье.

Проект реализуется в рамках федеральной программы «Приоритет 2030». Тихоокеанский государственный университет, благодаря реализации программы развития «Приоритет 2030», становится центром формирования лидеров и точкой притяжения талантливых специалистов. В ТОГУ преподаватели и учёные могут получить различные формы поддержки для реализации своих идей и проектов.

Университет предоставляет финансовую поддержку в виде грантов на проведение исследовательских работ, может способствовать созданию коллабораций и партнёрств с другими вузами, исследовательскими центрами, компаниями и организациями. Кроме того, университет предоставляет доступ к современным лабораториям, оборудованию и инфраструктуре для проведения научных исследований, сообщает пресс-служба ТОГУ.