Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Size Report - 2032

Машинное обучение для прогнозирования урожайности на рынке

Машинное обучение для рынка прогнозирования урожайности культур было оценено в 581 миллион долларов США в 2023 году и, по оценкам, регистрирует CAGR более 26,5% в период с 2024 по 2032 год. Различные факторы, такие как повышение качества спутниковых снимков и повышение точности технологий машинного обучения, стимулируют рост рынка.

Спутниковые снимки высокого разрешения и многоспектральные спутниковые снимки и беспилотные летательные аппараты дают подробную информацию о здоровье сельскохозяйственных культур, условиях почвы и факторах окружающей среды. Интеграция данных значительно улучшает качество входных данных для моделей машинного обучения (ML), поскольку она повышает точность и надежность модели. Кроме того, интеграция передовых источников данных может существенно улучшить результаты в различных секторах, особенно в сельском хозяйстве.

Например, в мае 2023 года НАСА представило программу, которая предоставляет фермерам полезную информацию, полученную из спутниковых снимков Земли. Эта инициатива использует передовые методы машинного обучения (ML) для анализа спутниковых данных высокого разрешения, предоставления точной и своевременной информации о здоровье сельскохозяйственных культур, условиях почвы и факторах окружающей среды. Это развитие означает значительный прогресс в машинном обучении для рынка прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, подчеркивая возникающий потенциал интеграции спутниковых технологий с ML для повышения устойчивой производительности и устойчивости сельского хозяйства.

Кроме того, агротехнические стартапы стимулируют инновации в сельскохозяйственном секторе, разрабатывая и внедряя передовые алгоритмы машинного обучения для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. Эти стартапы используют обширные наборы данных, включая данные о погоде, почве и здоровье сельскохозяйственных культур, для создания более точных и надежных прогнозных моделей. Имея доступ к новейшим технологиям и гибкость в принятии новых методов машинного обучения, они разрабатывают передовые решения, которые повышают точность и эффективность прогнозов урожайности сельскохозяйственных культур. Эти достижения оптимизируют сельскохозяйственные процессы и способствуют устойчивой практике ведения сельского хозяйства, обеспечивая продовольственную безопасность и экономическую стабильность для фермеров и общин во всем мире.

Эффективность моделей машинного обучения для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур значительно скомпрометирована ограниченной доступностью данных. Зависимость от больших и разнообразных наборов данных имеет решающее значение для разработки точных и надежных моделей. Это приводит к моделям с более высокой частотой ошибок и уменьшенными возможностями обобщения в случае недостаточности данных, что в конечном итоге влияет на их производительность. Переобучение является распространенной проблемой в таких сценариях, в результате чего модели, которые превосходят данные обучения, но не могут обеспечить надежные прогнозы на новые или невидимые данные. Эти проблемы вызывают обеспокоенность в связи с внедрением этих технологий, что потенциально препятствует их внедрению и росту. Тем не менее, известные игроки рынка инвестируют в сбор данных и изучают альтернативные источники данных для решения этих проблем. Кроме того, эти игроки сосредоточены на внедрении методов, которые повышают надежность и точность модели, даже с ограниченными данными, тем самым создавая выгодные возможности для роста рынка.

Машинное обучение для прогнозирования урожайности на рынке трендов

Принятие алгоритмов машинного обучения (ML) и технологий искусственного интеллекта (AI) в сельском хозяйстве растет среди фермеров и компаний Agritech для повышения производительности и эффективности. Модели ML могут анализировать обширные наборы данных, включая погодные условия, состояние почвы и условия урожая, чтобы с большей точностью прогнозировать урожайность. Кроме того, правительства по всему миру активно инвестируют в инициативы в области НИОКР для моделей ИИ и машинного обучения. Например, по данным Всемирного экономического форума, правительство США инвестировало 200 миллионов долларов США в технологии искусственного интеллекта для сельскохозяйственной промышленности по всему региону, чтобы интегрировать цепочку поставок и повысить устойчивость фермеров к риску. Правительство стремится стимулировать развитие сельского хозяйства путем финансирования исследований и инноваций. Эти усилия направлены на улучшение прогнозов урожайности сельскохозяйственных культур, оптимизацию управления ресурсами и решение современных сельскохозяйственных проблем. Это финансовое обязательство подчеркивает сосредоточенность правительства на использовании передовых технологий для преобразования сельскохозяйственного сектора, обеспечивая его будущую устойчивость и эффективность.

Кроме того, технологические достижения в сельском хозяйстве позволяют лучше принимать решения, оптимизировать использование ресурсов и улучшить управление культурами. Это приводит к повышению урожайности и способствует устойчивой сельскохозяйственной практике. Поскольку эти технологии продолжают развиваться, ожидается, что они будут играть решающую роль в формировании будущего сельского хозяйства.

Машинное обучение для анализа рынка прогнозирования урожайности культур

По компоненту рынок делится на программное обеспечение и услуги. В 2023 году в сегменте программного обеспечения находилось около 413 миллионов долларов. Эти решения становятся все более важными благодаря их бесшовной интеграции с устройствами Интернета вещей и платформами больших данных. Например, в ноябре 2023 года Департамент сельского хозяйства и благосостояния фермеров в сотрудничестве с Институтом ИИ Вадхвани разработал Krishi 24/7, первое решение на базе ИИ для автоматизированного мониторинга и анализа сельскохозяйственных новостей, получившее поддержку от Google.org. Эта платформа учитывает необходимость эффективного механизма для выявления и управления сельскохозяйственными новостными статьями, способствуя своевременному принятию решений. Эти интеграции позволяют собирать и анализировать данные в режиме реального времени, значительно повышая точность прогнозов доходности. Растущий акцент на точном сельском хозяйстве стимулирует спрос на сложное программное обеспечение, способное анализировать сложные наборы данных и предоставлять практические идеи. Эта тенденция побуждает разработчиков программного обеспечения разрабатывать более передовые и удобные решения, создавая тем самым выгодные возможности для дальнейшего роста рынка.

Основываясь на модели развертывания, машинное обучение для рынка прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур подразделяется на облачные и локальные. Ожидается, что к 2032 году облачный сегмент будет иметь более 3,2 миллиарда долларов. Эти платформы предоставляют масштабируемые ресурсы, позволяя пользователям настраивать вычислительную мощность и хранилище в соответствии с их потребностями. Эта гибкость необходима для управления большими наборами данных и сложными моделями в прогнозировании урожайности. Кроме того, облачные решения устраняют необходимость в значительных первоначальных инвестициях в оборудование и инфраструктуру. Кроме того, пользователи могут оплачивать ресурсы, которые они используют по подписке, что делает его более экономичным вариантом для многих организаций. Кроме того, он предлагает легкий доступ к инструментам и наборам данных ML из любого места, облегчая сотрудничество между исследователями, фермерами и компаниями Agritech. Эта доступность упрощает рабочие процессы и улучшает обмен идеями и выводами. Кроме того, сотрудничество позволяет заинтересованным сторонам использовать свой коллективный опыт и данные, стимулируя инновации и улучшая принятие решений на рынке.

В 2023 году Северная Америка доминировала на рынке машинного обучения для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур с долей рынка около 41%. Регион имеет высококачественное хранилище сельскохозяйственных данных, полученных из различных каналов, таких как спутниковые снимки, датчики IoT и метеорологические станции. Эта доступность данных играет важную роль в улучшении моделей ML, тем самым повышая точность прогнозов доходности. Кроме того, как государственные, так и частные компании из США инвестировали в технологии ИИ и МО. Эти инвестиции, охватывающие государственные гранты и венчурный капитал, способствуют продвижению инновационных технологий в сельском хозяйстве по всему региону. Такой финансовый капитал стимулирует научно-исследовательскую деятельность и способствует внедрению передовых решений.

Кроме того, правительства стран Азиатско-Тихоокеанского региона активно продвигают сельскохозяйственные инновации посредством финансирования, субсидий и политики, направленной на повышение производительности и устойчивости. Эти усилия включают значительные инвестиции в технологии машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI). В результате эти инициативы ускоряют внедрение передовых технологий в сельском хозяйстве, содействуя развитию более эффективных и устойчивых методов ведения сельского хозяйства. Кроме того, используя ОД и ИИ, регион решает свои уникальные сельскохозяйственные проблемы, улучшая урожайность и обеспечивая долгосрочную продовольственную безопасность и экологическую устойчивость.

Европейский союз (ЕС) принял политику и программы финансирования для модернизации своего сельскохозяйственного сектора. Такие инициативы, как Общая сельскохозяйственная политика (CAP) и Horizon Europe, позволяют направлять средства в передовые технологии, такие как машинное обучение (ML) для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. Благодаря этим инвестициям ЕС стремится повысить производительность сельского хозяйства, повысить устойчивость и решить различные проблемы сельского хозяйства. В результате эти усилия направлены на стимулирование инноваций и повышение устойчивости сельскохозяйственного сектора в будущем.

Машинное обучение для доли рынка прогнозирования урожайности культур

Microsoft Azure и Corteva являются ведущими игроками на рынке, занимая около 17% рынка. Облачная платформа Microsoft Azure предназначена для машинного обучения и анализа данных, предлагая полный набор инструментов и услуг. Azure Machine Learning, центральная функция, позволяет пользователям эффективно создавать, обучать и развертывать модели ML, значительно улучшая такие приложения, как прогнозы урожайности сельскохозяйственных культур. Он поддерживает широкий спектр фреймворков AI и ML, включая TensorFlow, PyTorch и Scikit-Learn. Эта совместимость упрощает разработку и развертывание сложных моделей ML, предназначенных для использования в сельском хозяйстве.

Кортева отдает приоритет инвестициям в НИОКР, чтобы усовершенствовать модели МО для прогнозирования урожайности. Сотрудничая с исследовательскими институтами и внедряя передовые технологии, компания стремится повысить точность и надежность своих прогнозных моделей. Он интегрирует ML с расширенной аналитикой данных для обработки обширных сельскохозяйственных наборов данных. Эти наборы данных включают информацию от датчиков IoT, спутниковых снимков и полевых испытаний, предоставляя фермерам более точные прогнозы и практические идеи.

Машинное обучение для компаний рынка прогнозирования урожайности

Основными игроками на рынке являются:

• Ag Лидер технологии
• Технология Blue River
• Кортева
• САП
• Microsoft Azure
• Таранис
• Изображение Цереры

Машинное обучение для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур Новости отрасли

• В марте 2023 года Corteva Agrisciences представила передовую технологию редактирования генов для гибридов кукурузы. Используя данные машинного обучения, собранные на фермах, эта концепция на ранней стадии объединяет несколько устойчивых к болезням признаков в одно генное местоположение с использованием запатентованной технологии.
• В декабре 2023 года Джон Deere инвестировала 180 миллионов долларов в строительство Центра развития технологий Бразилии. С созданием нового Центра развития компания стремится сократить время разработки новых решений до 40% в зависимости от типа проекта.

Исследование рынка машинного обучения для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур включает в себя углубленный охват отрасли. с оценками и прогнозами в отношении выручки (миллиард долларов США) с 2021 по 2032 год, для следующих сегментов:

Рынок, по компонентам

• Программное обеспечение
  • Программное обеспечение для прогнозирования моделирования
  • Платформа Data Analytics
  • Другие
• Услуги
  • Профессиональный
  • управляемый

Рынок по модели развертывания

• облачный
• Помещения

Рынок по размеру фермы

• маленький
• средний
• большой

Рынок, конечный пользователь

• фермеры
• Сельскохозяйственные кооперативы
• Исследовательские учреждения
• Государственные учреждения
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Великобритания
  • Германия
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавы
  • Остальная Европа
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Юго-Восточная Азия
  • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
  • Остальная часть Латинской Америки
• МЭА
  • Южная Африка
  • Саудовская Аравия
  • ОАЭ
  • Остальная часть MEA