Generowanie zbiorów danych w oparciu o modele symulacji agronomicznej

Firmy opracowujące rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji dla rolnictwa mogą zintegrować nasze zbiory danych ze swoimi modelami sztucznej inteligencji w celu lepszego przewidywania i optymalizacji. Co więcej, jedną z kluczowych zalet naszej usługi jest możliwość zmniejszenia zależności od prób w terenie poprzez dostarczanie wiarygodnych zbiorów danych generowanych przez modele bez czasu, kosztów i ograniczeń związanych z szeroko zakrojonymi testami w terenie.

Nasza usługa jest dostarczana za pośrednictwem dedykowanego API do bezproblemowej integracji z istniejącymi systemami lub w standardowych formatach, takich jak CSV, JSON lub formatach gotowych do bazy danych w celu łatwego przetwarzania i analizy danych. Czas realizacji zależy od sposobu dostawy: z API może być wykonywany jednocześnie, podczas gdy w przypadku innych formatów przetwarzanie trwa zwykle od 2 do 7 dni. Aby wygenerować dane za pomocą modeli symulacji agronomicznej, możemy wymagać określonych danych wejściowych, w tym na przykład odmiany, typu gleby i daty siewu. Parametry te są niezbędne do dokładnych symulacji i zapewnienia trafności generowanych danych.

Dostępne są opcje dostosowywania; należy jednak rozważyć pewne ograniczenia i specyfikacje dotyczące badanego rozwiązania. Usługa opiera się na dostarczonych danych wejściowych, a modele są parametryzowane i walidowane w kontekście francuskim, co oznacza, że symulowane dane są najbardziej istotne w tym ustawieniu. Ponadto, w zależności od zastosowanego modelu agronomicznego i rodzaju symulowanych danych, wymagane dane wejściowe mogą się różnić. Ta usługa jest dostępna na zbożach, ziemniakach, paszy i lnie.