Исследователи из Андалусии разрабатывают инструмент искусственного интеллекта для повышения эффективности орошения

Резюме

Исследователи из Университета Кордовы разработали инструмент искусственного интеллекта LSTMHybrid, который может прогнозировать потребности в воде для орошения на неделю вперед с точностью 80%, чтобы помочь фермерам экономить воду и энергию. Инструмент упрощает ввод данных для фермеров и менеджеров по орошению, позволяя более точно планировать потребности в воде и оптимизировать расходы на воду и энергию.

Исследователи из агрономического факультета Университета Кордовы разработали инструмент искусственного интеллекта это поможет фермерам предсказать, сколько воды им нужно для орошения на неделю вперед.

Исследователи добавили, что этот новейший инструмент, LSTMHybrid, является частью более широких усилий по цифровизации орошения, которые, по их словам, помогут фермерам снизить производственные затраты за счет экономии воды и энергии.

Последний инструмент основан на модели Cangenfis, разработанной в 2021 году и обученной с использованием четырехлетних климатических данных из Зухара в андалузской провинции Гранада. При развертывании он может прогнозировать долгосрочные потребности в воде для орошения с точностью до 80 процентов.

Однако первая версия инструмента на базе ИИ могла только прогнозировать общие потребности в воде для различных культур, включая рис, кукурузу и помидоры.

Большая разница по сравнению с предыдущими моделями заключается в том, что впервые это было сделано в семидневном масштабе», — сказал Рафаэль Гонсалес, один из трех ведущих исследователей, участвующих в обоих проектах.

LSTMHybrid позволяет фермерам более точно планировать свои потребности в воде и накладывать ожидаемые потребности в орошении на разные тарифные периоды. Исследователи надеются, что эти более точные данные помогут фермерам принимать наиболее экономически и агрономически обоснованные решения по оптимизации использования воды и энергии.

Необходимость модернизации ирригационной системы Испании, которая, по словам исследователей, традиционно ориентировалась на исторический опыт, а не на прогнозные данные, стала очевидной. сделал все более необходимым постоянной засухой и опасно низкий уровень водохранилища.

В то время как CANGENFIS использовала сотни нейронных сетей, которые учитывали полмиллиона различных факторов, LSTMHybrid делает свои прогнозы на основе средней температуры, эталонной эвапотранспирации, влажности и предыдущих записей полива.

Новая модель также может сохранять ранее введенные данные, чтобы помочь улучшить ее способность прогнозировать год за годом.

Это упрощение позволяет фермерам и менеджерам по ирригации вручную вводить еженедельные данные в систему через обычный компьютер, прогнозируя, сколько воды потребуется для орошения на следующей неделе.

Знание потребности в воде на несколько дней вперед облегчит управление системой и поможет оптимизировать расходы на воду и энергию», — сказал Хуан Антонио Родригес, еще один исследователь, участвующий в обоих проектах.

Антонио Родригес добавил, что наряду с улучшением управления водными ресурсами новые возможности прогнозирования помогут региону перейти на возобновляемые источники энергии, предоставляя более точные прогнозы спроса на энергию в сельском хозяйстве.

Знания есть, а технология проверена и работает», — сказал третий ведущий исследователь Эмилио Камачо. Теперь нам нужно разработать инструмент, который позволит сообществам простым способом использовать эту технологию, чтобы компании, которые собираются предоставить технологическое решение для ирригационного сообщества, внедрили эти достижения».

• Университет Кордовы
• Университет Кордовы