«Фермерство всегда было сложным делом, требующим от производителей принятия самых разных связанных предсезонных и сезонных решений, зависящих от природы», — говорится в сообщении. «При получении огромного количества данных от сельскохозяйственного оборудования, датчиков и работников, нецелесообразно полагаться на интуицию или традиционные технологии в понимании того, что выращивать или что приводит к изменениям в урожайности. Мы заполняем этот пробел, применяя Watson AI к данным — это дает возможность принимать осознанные и уверенные решения, основанные на доказательствах».
Используя предиктивные алгоритмы, Watson Decision Platform for Agriculture выделяет ключевые факторы, которые могут повлиять на урожайность (такие как температура почвы, уровень влажности, усталость растений, наличие вредителей или заболеваний). Фермеры могут использовать беспилотники для отправки фотографий в IBM Cloud для анализа или собственные фотографии растений для распознавания болезней алгоритмами компьютерного зрения.
Более крупные производители могут использовать платформу для прогнозирования времени посадки, полива, удобрения и сбора урожая, даже для прогнозирования того, сколько они смогут заработать от продажи продукции на мировом рынке, и для выбора лучшего времени выставления товара на рынок.
IBM не единственная компания, которая работает на этом поле. Например, в Израиле есть компания Prospera, которая с помощью компьютерного зрения, полевых камер, сенсоров и облачных вычислений точно определяет объем воды, необходимый для полива. Есть Descartes Labs, которая машинным зрением анализирует спутниковые снимки и предсказывает урожай, и Abundant Technologies, которая создала робота для сборки клубники.