AI帮助预测大豆产量，降低预测成本

编译：chux

出品：ATYUN订阅号

斯坦福大学的研究人员最近开发了一种基于深度学习的系统，可以通过卫星图像预测大豆产量。

研究人员在他们的论文中指出，“在收获季节之前准确预测发展中国家的作物产量对于预防饥荒，改善粮食安全和农业的可持续发展至关重要，现有技术昂贵且难以扩展，因为它们需要收集本地的调查数据。利用遥感数据（如卫星图像）的方法可能提供成本较低且有效的替代方案。”

使用NVIDIA Tesla GPU的和cuDNN -accelerated TensorFlow深度学习框架，团队用美国农业数据训练了一个长短期记忆递归神经网络。

这个系统的独特之处在于，神经网络预测了阿根廷和巴西的作物产量，但只接受过来自美国的数据训练。

研究人员表示，“我们的工作在使用深度学习技术预测阿根廷大豆作物产量方面取得了成果。我们还通过迁移学习方法以较少量的数据预测巴西大豆收成，从而取得了令人满意的结果。”

该团队解释说，“通过使用转移学习提高数据有限地区预测性能的能力令人兴奋，因为这些地区特别受益于成本低，可靠的作物预测工具。”

研究人员将把这种方法的扩展到发展中国家的新区域。