Génération d'ensembles de données sur la base de modèles de simulation agronomique

Les entreprises développant des solutions basées sur l'IA pour l'agriculture peuvent intégrer nos ensembles de données dans leurs modèles d'IA pour une meilleure prédiction et optimisation. De plus, l'un des principaux avantages de notre service est la capacité de réduire la dépendance aux essais sur le terrain en fournissant des ensembles de données fiables générés par des modèles sans le temps, le coût et les contraintes associés aux essais sur le terrain approfondis.

Notre service est fourni soit par le biais d'une API dédiée pour une intégration transparente dans les systèmes existants, soit dans des formats standard tels que CSV, JSON ou des formats prêts pour la base de données pour faciliter le traitement et l'analyse des données. Le délai d'exécution dépend du mode de livraison: avec l'API, il peut être exécuté simultanément, tandis que pour d'autres formats, le traitement prend généralement entre 2 et 7 jours. Pour générer des données à l'aide de modèles de simulation agronomique, nous pourrions avoir besoin de données d'entrée spécifiques, y compris le cultivar, le type de sol et la date de semis, par exemple. Ces paramètres sont essentiels pour des simulations précises et pour garantir la pertinence des données générées.

Des options de personnalisation sont disponibles; toutefois, certaines limitations et spécifications devraient être prises en considération en ce qui concerne la solution à tester. Le service s'appuie sur les données d'entrée fournies, et les modèles sont paramétrés et validés dans le contexte français, ce qui signifie que les données simulées sont les plus pertinentes dans ce contexte. De plus, selon le modèle agronomique utilisé et le type de données simulées, les données d'entrée requises peuvent varier. Ce service est disponible sur les céréales, les pommes de terre, le fourrage et le lin.