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

Abstract

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 %.