CYBELE

Стимулювання точного землеробства та вирощування худоби завдяки доступу до високопродуктивних обчислень та аналітики великих даних.

Асоціація «Дунайська Соя» є учасником проєкту CYBELE 2020 р., що фінансується ЄС. Починаючи з січня 2019 р., 31 організація співпрацює для створення інновацій у європейському аграрному та харчовому секторі за рахунок поєднання високопродуктивної обчислювальної інфраструктури (HPC), аналітики великих даних, методів машинного навчання, хмарних обчислень та IoT. Це створить соціальні, екологічні та економічні переваги (напр., скорочення дефіциту та підвищення безпеки харчових продуктів).

Модель прогнозування врожайності сої та об’єму білка для соєвих полів

Разом з Biosense, Асоціація «Дунайська Соя» бере участь у розробці моделі прогнозування врожайності сої та вмісту протеїну. Використовуючи супутникові знімки, аналіз ґрунтів, погоди та інші дані, ми навчаємо програмну модель прогнозувати кількість і якість врожаїв сої на полях. Biosense застосовує провідні методи, у т.ч. алгоритми машинного навчання, для обробки максимального об’єму наявних даних та забезпечення надійності моделі. Завданням Асоціації «Дунайська Соя» є збирання даних для перевірки на місцях з використанням даних з географічною прив’язкою стосовно реальної врожайності та вмісту білків, зібраних на основі принципів краудсорсингу. Супутникові знімки та дані, отримані у польових умовах, поєднуються для створення належної моделі, що дозволяє робити надійні прогнози щодо очікуваної врожайності та вмісту білка у врожаї. Це вимагає значної обчислювальної потужності та інтелектуальних алгоритмів, оскільки дані для аналізу являють собою часові послідовності та охоплюють цілі зони виробництва Європейської сої (4,2 мільйони га у 2018 р.).

На наступному етапі Асоціація «Дунайська соя» розробляє та перевіряє бізнес-моделі для моделі прогнозування врожайності сої та інші види застосування на основі цієї моделі. Оптимізація європейського виробництва білка шляхом загального підвищення ефективності та одночасного зниження екологічного впливу є сильним фактором мотивації для підтримки проєкту Cybele.

Додаткова інформація на сайті проєкту..

За наявності додаткових питань звертатися за адресою: spreitzer@donausoja.org.