アンダルシアの研究者が灌漑効率を向上させる AI ツールを開発

コルドバ大学農学部の研究者らは、 人工知能ツール これは、農家が灌漑に必要な水の量を - 週間前に予測するのに役立ちます。

研究者らは、この最新ツールLSTMHybridは灌漑をデジタル化する広範な取り組みの一環であり、これにより農家は水とエネルギーを節約して生産コストを削減できると付け加えた。

最新のツールは、2021 年に開発され、アンダルシア地方のグラナダ州ズハルからの 80 年間の気候データを使用してトレーニングされたカンゲンフィス モデルに基づいています。 導入すると、長期的な灌漑用水需要を -% の精度で予測できるようになります。

しかし、AI を活用したツールの最初の反復では、米、トウモロコシ、トマトなど、さまざまな作物の全体的な水需要を予測することしかできませんでした。

「以前のモデルとの大きな違いは、これが初めて - 日間の規模で行われたことです」と、両方のプロジェクトに関与した - 人の主任研究員のうちの - 人、ラファエル ゴンザレス氏は述べました。

LSTMHybrid を使用すると、農家は水の必要量をより正確に予算化し、予想される灌漑要件をさまざまな料金期間と重ね合わせることができます。 研究者らは、このより正確なデータが、農家が水とエネルギーを最適化するために最も経済的かつ農業学的に情報に基づいた決定を下すのに役立つことを期待しています。

スペインの灌漑システムを近代化する必要があるが、研究者らはこれまで予測データではなく歴史的経験によって導かれてきたと述べているが、 ますます必要になった 永続する干ばつによって、そして 危険なほど低い貯留レベル.

CANGENFIS は - 万の異なる要素を考慮した数百のニューラル ネットワークを使用しましたが、LSTMHybrid は平均気温、基準蒸発散量、湿度、および以前の灌漑記録に基づいて予測を行います。

新しいモデルは、以前に入力されたデータを保存して、前年比を予測する能力を向上させることもできます。

この簡素化により、農家や灌漑管理者は、通常のコンピュータを介して毎週のデータをシステムに手動で入力し、翌週の灌漑に必要な水の量を予測できるようになります。

「数日前に水の需要がわかれば、システムの管理が容易になり、水の使用とエネルギーコストの最適化に役立ちます」と、両方のプロジェクトに携わる別の研究者フアン・アントニオ・ロドリゲス氏は述べています。

アントニオ・ロドリゲス氏は、水管理の改善に加えて、新しい予測機能は農業エネルギー需要のより正確な予測を提供することで、地域の再生可能エネルギーへの移行を支援すると付け加えた。

「知識はそこにあり、テクノロジーはテストされ、機能しています」と-番目の主任研究員エミリオ・カマチョは述べた。 ​,war「今、私たちはコミュニティがこの技術を簡単な方法で使用できるツールを開発し、灌漑コミュニティに技術ソリューションを提供しようとしている企業がこれらの進歩を導入できるようにする必要があります。」

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