Paper review : Deep Gaussian Process for Crop Yield Prediction Based on Remote Sensing Data

Paper review : Deep Gaussian Process for Crop Yield Prediction Based on Remote Sensing Data

setwd(d:/r_data/agdatalab_blog) Paper review : Deep Gaussian Process for Crop Yield Prediction Based on Remote Sensing Data Published in : Proceedings of the Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence Authors : You(Computer Science, Starnford Univ. ) et al. Source Link 초록 요약 연구 배경 : 개도국에서의 농업 모니터링은 기근을 예방하고 인도주이적 노력을 지원하는 의미를 가짐. 농업 모니터링의 주요 도전과제는 수확 전에 작물의 생산량을 예측하는 것임 연구 목적 및 방법 : 공개된 위성 영상 데이터를 이용하여 확장가능하고 정확하며 저비용의 작물 생산량 예측 방법의 3 가지 개선점을 소개하는 것임
후지쯔와 큐슈대학, 농업생산을 위한 AI 공동연구 (스크랩)

후지쯔와 큐슈대학, 농업생산을 위한 AI 공동연구 (스크랩)

기사 원문 2018년 4월 12일 규슈대학과 후지쯔(Fujitsu Limited)는 2018 년 4월부터 2년간 인공지능으로 농산물의 안정성과 정교함을 높이기 위해 농업분야 공동연구를 발표했다. 이번 공동 연구에서 후지쯔와 규슈대학은 큐슈대학의 phytometric 기술을 사용하여 측정한 식물의 높이와 잎 표면적을 포함한 식물 성장 상태 데이터와의 시공간 변화 데이터를 통합한 독점적인 식물성장 모델을 취할 예정이다. 식물 이론을 개발하고 후지쯔가 개발한 AI 엔진과 통합하여 성장률 및 수확기간 등의 정보를 실시간으로 예측할 수 있다. 두 기관은 또한 이러한 예측을 토대로 현장에서 식물 성장을 규제함으로써 효율적인 식물 재배를 수요에 맞게 할 수 있는 시스템에 대한 연구 개발을 수행한다.