Застосування технологій інтернету речей в сільському господарстві

DOI: 10.31673/2412-4338.2022.026167

Анотація

У статті розглянуто методи впровадження технологій Інтернету речей в аграрному секторі, запропоновано використання штучного інтелекту та нейронних мереж у поєднанні з Інтернетом речей для покращення результатів вирощування різноманітних рослин. Також розглянуто переваги нейронних мереж, які здатні обробляти великі масиви даних в діяльність агроформувань значно швидше та ефективніше, ніж досвідчений спеціаліст. Однак для цього первинна інформація для навчання мережі повинна бути підготовлена в зрозумілому для неї форматі. Отримання актуальної та об’єктивної інформації про стан рослин за допомогою Інтернету речей покращить обмін інформацією між спеціалістами та експертами-консультантами.

Сучасне сільське господарство потребує високої ефективності виробництва в поєднанні з високою якістю одержуваної продукції. Це стосується як рослинництва, так і тваринництва. Щоб задовольнити ці вимоги, все частіше використовуються передові методи аналізу даних, у тому числі похідні від методів штучного інтелекту. IoT є одним із найпопулярніших інструментів такого роду. Він широко використовується при вирішенні різноманітних задач класифікації та прогнозування. Деякий час IoT також використовувався в сфері сільського господарства. Він може бути частиною систем землеробства та систем підтримки прийняття рішень. IoT та штучні нейронні мережі можуть замінити класичні методи моделювання та є однією з основних їх альтернатив. Спектр застосування штучних нейронних мереж дуже широкий. Вже давно дослідники з усього світу використовують ці інструменти для підтримки сільськогосподарського виробництва, роблячи його ефективнішим і забезпечуючи продукцію найвищої якості.

Ключові слова: інтелектуальні технології, нейронні мережі, штучний інтелект, агрокультура, автоматизація.

Список використаних джерел

1. Гумен М. Б. «Основи теорії процесів в інформаційних системах: підручник (у 2-х кн.). Кн.1. Аналіз детермінованих процесів» /М. Б. Гумен, В. М. Співак, С. К. Мещанінов, Г. Г. Власюк, Т. Ф. Гумен. – 2-е вид., зі змінами і доповн. – К: Кафедра, 2017. − 281 с.
2. Lukman N. NB-IoT Networks You Can Start Using Today (Worldwide) [Електронний ресурс] / Nadya Lukman // NexPCB. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://www.nexpcb.com/blog/nb-iot-worldwide-coverage.
3. The future of smart farming in South Africa [Електронний ресурс] // Arobia Creative Consultancy. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://farmersreviewafrica.com/the-future-of-smart-farming-in-south-africa/.
4. Lenniy D. Artificial Intelligence in Agriculture: Rooting Out the Seed of Doubt [Електронний ресурс] / Dmytro Lenniy // Intelliasб Kyrylivska Street 15 and 39, 04080, Kyiv, Ukraine. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://intellias.com/artificial-intelligence-in-agriculture/.
5. Іващенко П.В. «Основи теорії інформації: навч. Посіб»./П.В. Іващенко – Одеса: ОНАЗ ім. О.С. Попова, 2015. – 53 с.
6. Микитишин А. Г. Комп’ютерні мережі: навчальний посібник для технічних спеціальностей вищих навчальних закладів / А.Г. Микитишин, М.М. Митник, П.Д. Стухляк, В.В. Пасічник. – Львів, «Магнолія 2006», 2017. – 256 с.
7. Kujawa S. Artificial Neural Networks in Agriculture [Електронний ресурс] / S. Kujawa, G. Niedbała // Department of Biosystems Engineering, Faculty of Environmental and Mechanical Engineering, Poznań University of Life Sciences, Wojska Polskiego 50, 60-627 Poznań, Poland. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://www.mdpi.com/2077-0472/11/6/497.
8. Wang, A., Ang, W., & Seng, K. (2019). A review on weed detection using ground-based machine vision and image processing techniques. Computers and Electronics in Agriculture, 158, 226-240.
9. Ip, P., & Ang, L. (2018). Big data and machine learning for crop protection. Computers and Electronics in Agriculture, 151, 376-383.
10. Rakhmatulin I. Нейросети, глубокое обучение, машинное зрение в сельском хозяйстве [Електронний ресурс] / Ildar Rakhmatulin // Национальный Электронно-Информационный Консорциум. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://doi.org/10.24108/preprints-3112205.
11. Cellular IoT for smart agriculture solutions [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.emnify.com/industries/smart-agriculture.
12. Барановський М.М. Комп’ютерні технології: інновації, проблеми, рішення / Барановський М.М.. – Житомир, 2019. – 5 с.
13. Weber T. Smart Farming - Industry 4.0 in Agriculture [Електронний ресурс] / Tobias Weber. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://www.emnify.com/blog/smart-farming-iot.