Результати аналізу та узагальнення сучасних напрямків розробки програмних компонент інтелектуальної обробки даних агромоніторингу

У наш час із розвитком технологій цифровізація та інтелектуалізація торкається
всіх сфер людського життя, в тому числі, сільського господарства. Виробничі системи
мають бути більш ефективними з точки зору використання ресурсів. Природні та
матеріальні ресурси повинні використовуватися більш раціонально, а екологічні
проблеми необхідно враховувати ретельніше.
Технології штучного інтелекту та машинного навчання покращили методи
ведення сільського господарства, зокрема завдяки вдосконаленню графіків посадки та
тактик внесення добрив на основі отриманних даних у режимі реального часу. Ці
досягнення безпосередньо сприяли збільшенню продуктивності на 20–25 %,
підвищенню врожайності на 15–20 % та зменшенню технологічних витрат на 25–30 %
завдяки інтелектуальним інвестиціям у сільське господарство і зниженню залежності
від ручних втручань. Також системи підтримки рішень на основі ШІ значно зменшили
втрати врожаю через хвороби та погодні умови, що призвело до зниження рівня втрат
на 20–25 %.