ИИ-модель, разработанная израильскими учеными, прогнозирует потребление воды здоровыми растениями

Ученые Еврейского университета Иерусалима показали, что модели машинного обучения точно предсказывают ежедневное потребление воды сельскохозяйственными культурами.

Исследование демонстрирует, как алгоритмы машинного обучения могут предсказывать водопотребление растений. Модели обучались на данных семилетних высокоточных измерений томатов, пшеницы и ячменя. Данные были собраны при непрерывном мониторинге растений в теплицах с помощью системы, регистрирующей малейшие изменения веса.

Исследователи обучили две модели – Random Forest и XGBoost – предсказывать ежедневную транспирацию – испарение воды через листья. Модели достигли точности предсказания 82% даже при различных климатических условиях. Исследование опубликовано в журнале Plant, Cell & Environment.

Два параметра оказались особенно важными: биомасса растения и суточная температура. "Эти переменные определяли, сколько воды потребляет растения", – отметила соавтор работы Шани Фридман.

Поскольку модель предсказывает поведение здорового растения, неожиданные колебания потребления воды могут служить ранними признаками стресса: засухи, засоления, болезней или повреждения корней. "Если растение ведет себя иначе, чем предсказывает модель, это отклонение может указывать на аномальное или нездоровое состояние", – говорит Фридман.

Ученые отмечают важность такого моделирования: "Сегодня многие решения по орошению все еще опираются на косвенные оценки. Хотя эта модель пока не готова для полевого применения, результаты показывают, как будущие системы могут включить такое моделирование для точного управления поливом".