Экспертные системы в сельском хозяйстве
Экспертная система представляет собой автоматизированную систему, основанную на использовании методов искусственного интеллекта и базу знаний. Они заменяют собой интеллект и опыт отдельного человека и служат рекомендательной основой для принятия управленческих решений. Например, в растениеводстве, экспертные системы применяются для:
планирования севооборотов, исходя из плодородия почвы и ретроспективных показателей использования участка, рельефа местности и других показателей;
проектирования технологии выращивания культуры, исходя из конкретных условий и учетом карт неоднородности полей,
планирования сроков и параметров (сроки, режим полива, нормы внесения удобрений и др.) проведения агротехнических мероприятий применительно к отдельному полю и участку поля,
планирования урожайности культуры и затрат на получение урожая и других целей.
Эволюционное моделирование (генетические алгоритмы, многоагентные системы)
Генетические алгоритмы представляют собой совокупность методов решения оптимизационных задач, когда система является сложной, многофакторной и ее невозможно описать с помощью математических формул. При этом алгоритм предполагает перебор всевозможных значений на пути к оптимальному. Однако при этом перебираются не все подряд решения, а только лучшие из группы решений.
Эволюционное моделирование: генетические алгоритмы в растениеводстве
Например, в растениеводстве нужно определить такую структуру посевных площадей сельскохозяйственных культур, которая обеспечила бы максимум прибыли предприятия при реализации этой продукции. На оптимальное решение влияет множество факторов.
Это – удельные материально-денежные затраты, трудовые затраты, цены на продукцию, структура поголовья животных, имеющихся в хозяйстве, которое нужно обеспечить кормов в соответствии с научно-обоснованными рационами кормления. И еще в постановке этой задачи может быть множество других условий, которых может насчитываться несколько десятков.
Контрольные вопросы
1. Понятие искусственного интеллекта: Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая разрабатывает системы, способные выполнять задачи, требующие интеллекта человека: обучение, логика, самокоррекция, распознавание речи и образов.
2. Связь между машинным обучением и искусственным интеллектом: Машинное обучение (ML) — это подраздел искусственного интеллекта. ИИ — это более широкое понятие, включающее ML как инструмент для создания «обучаемых» систем без явного программирования.
3. Что такое искусственный интеллект? ИИ — это способность машины имитировать когнитивные функции человека, такие как обучение, обобщение, рассуждение и принятие решений.
4. Примеры использования технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве:
Дроны для мониторинга состояния полей,
Системы прогнозирования урожайности,
Автоматические роботы для сбора урожая,
ИИ-аналитика для оптимизации полива и внесения удобрений,
Распознавание заболеваний растений по фото.
5. Методы машинного обучения:
Обучение с учителем (Supervised Learning),
Обучение без учителя (Unsupervised Learning),
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning),
Глубокое обучение (Deep Learning).
6. Понятие и архитектура нейронной сети: Нейронная сеть — это вычислительная модель, вдохновленная структурой мозга, состоящая из искусственных нейронов. Архитектура нейросети включает:
Входной слой (input layer),
Один или несколько скрытых слоев (hidden layers),
Выходной слой (output layer).
7. Этапы работы нейросетевого алгоритма:
Инициализация весов связей между нейронами,
Прямой проход данных через сеть,
Вычисление ошибки результата,
Обратное распространение ошибки (backpropagation) и корректировка весов,
Обучение до достижения необходимой точности.
8. Перечислите методы искусственного интеллекта:
Машинное обучение,
Глубокое обучение,
Нейронные сети,
Экспертные системы,
Нечеткая логика,
Генетические алгоритмы,
Эволюционные вычисления,
Многоагентные системы.
9. Применение метода нечеткой логики в сельском хозяйстве (примеры):
Определение потребности в поливе на основе расплывчатых данных о влажности почвы,
Управление микроклиматом в теплицах,
Оценка зрелости фруктов по цвету и размеру.
10. Экспертные системы в сельском хозяйстве (примеры):
Системы диагностики болезней растений (на основе симптомов),
Подсказки для оптимального выбора культур под условия почвы и климата,
Автоматические системы планирования посевов.
11. Эволюционное моделирование (генетические алгоритмы, многоагентные системы). Примеры применения в сельском хозяйстве:
Генетические алгоритмы: оптимизация планов посева и удобрения для максимальной урожайности, подбор наилучших сортов растений,
Многоагентные системы: моделирование поведения групп сельскохозяйственных роботов при совместной обработке полей.