التعلم الآلي لسوق التنبؤ بإنتاجية المحاصيل - حسب المكونات (البرامج والخدمات) حسب نموذج النشر (القائم على السحابة، محليًا)، حسب حجم المزرعة، حسب المستخدم النهائي والتوقعات، 2024 - 2032

Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Size

وقد قُدرت قيمة التعلم في مجال الآلات بالنسبة لسوق الإدمان على المحاصيل (Crop Yield Prediction) بمبلغ 581 مليون دولار من دولارات الولايات المتحدة في عام 2023، ويُقدَّر أن هذا الرقم يسجل أكثر من 26.5 في المائة بين عامي 2024 و2032. وهناك عوامل مختلفة، مثل تحسين نوعية البيانات المتعلقة بالصور الساتلية وتحسين دقة تكنولوجيات التعلم الآلات، تدفع النمو السوقي.

وتقدم الصور الساتلية والطائرات بدون طيار ذات الاستبانة العالية والمتعددة الأطياف معلومات تفصيلية عن صحة المحاصيل، وظروف التربة، والعوامل البيئية. ويؤدي إدماج البيانات إلى تحسين كبير في نوعية المدخلات الخاصة بنماذج التعلم في مجال الآلات، حيث أنه يعزز الدقة ويزيد من قوة النموذج. وعلاوة على ذلك، فإن إدماج مصادر البيانات المتقدمة يمكن أن يحسن كثيرا من النتائج في مختلف القطاعات، ولا سيما في مجال الزراعة.

فعلى سبيل المثال، في أيار/مايو 2023، استحدثت ناسا برنامجا يوفر للمزارعين معلومات مفيدة مستمدة من الصور الساتلية للأرض. وتستخدم هذه المبادرة تقنيات متقدمة لتعلم الآلات لتحليل البيانات الساتلية العالية الاستبانة، وتقديم معلومات دقيقة وفي الوقت المناسب عن صحة المحاصيل، وظروف التربة، والعوامل البيئية. ويدل هذا التطور على إحراز تقدم كبير في مجال التعلم في مجال الآلات بالنسبة لسوق تنبؤات كروب ييلد، مع التأكيد على الإمكانات الناشئة لدمج تكنولوجيا السواتل مع ML لتعزيز الإنتاجية الزراعية المستدامة والقدرة على التكيف.

وعلاوة على ذلك، فإن بدايات التكنولوجيا الزراعية تحفز الابتكار في قطاع الزراعة من خلال وضع وتنفيذ خوارزميات متطورة للتعلم الآلي من أجل التنبؤ بمحاصيل المحاصيل. وتستفيد هذه البدايات من مجموعات بيانات واسعة النطاق، بما في ذلك بيانات الطقس والتربة وصحة المحاصيل، من أجل إيجاد نماذج تنبؤية أكثر دقة وموثوقية. ومع إمكانية الحصول على أحدث التكنولوجيات والقابلية للتأثر باعتماد تقنيات جديدة للتعلم الآلي، فإنها تضع حلولاً متطورة تعزز دقة وكفاءة التنبؤات بمحاصيل المحاصيل. ويعزز هذا التقدم العمليات الزراعية إلى أقصى حد، ويعزز الممارسات الزراعية المستدامة، ويكفل الأمن الغذائي والاستقرار الاقتصادي للمزارعين والمجتمعات المحلية في جميع أنحاء العالم.

The effectiveness of machine learning models for crop yield prediction is significantly compromised by limited data availability. والاعتماد على مجموعات البيانات الكبيرة والمتنوعة أمر بالغ الأهمية لوضع نماذج دقيقة وموثوقة. وهو يؤدي إلى نماذج ذات معدلات أخطاء أعلى وإلى انخفاض قدرات التعميم في حالة عدم كفاية البيانات، مما يؤثر في نهاية المطاف على أدائها. إن الإفراط في الملاءمة مسألة مشتركة في هذه السيناريوهات تؤدي إلى نماذج تتفوق في بيانات التدريب ولكنها لا تقدم توقعات موثوقة بشأن البيانات الجديدة أو غير المنظورة. These challenges raise several concerns in the adoption of these technologies, potentially hindering their adoption and growth. غير أن الجهات الفاعلة البارزة في السوق تستثمر في جمع البيانات، وتستكشف مصادر بيانات بديلة لمعالجة هذه المسائل. وعلاوة على ذلك، تركز هذه الجهات على تنفيذ التقنيات التي تعزز قوة النموذج ودقته، حتى مع البيانات المحدودة، مما يخلق فرصا مربحة للنمو السوقي.

Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Trends

The adoption of machine learning (ML) algorithms and artificial intelligence (AI) technologies in agriculture is growing among farmers and Agritech companies to enhance productivity and efficiency. ويمكن لنماذج القانون النموذجي أن تحلل مجموعات بيانات واسعة النطاق، بما في ذلك أنماط الطقس، وصحة التربة، وظروف المحاصيل، للتنبؤ بالمحاصيل بمزيد من الدقة. وعلاوة على ذلك، تستثمر الحكومات في جميع أنحاء العالم استثماراً كبيراً في مبادرات البحث والتطوير الخاصة بالنماذج التعليمية الخاصة بالمعارف الآلات. For instance, according to the World Economic Forum, the U.S. government has invested USD 200 million in AI technology for the agriculture industry across the region to integrate the supply chain and risk resilience visibility for farmers. The government aims to drive advancements in agriculture by funding research and innovation. وتركز هذه الجهود على تحسين توقعات غلة المحاصيل، وتحسين إدارة الموارد إلى أقصى حد، والتصدي للتحديات الزراعية الحديثة. ويسلط هذا الالتزام المالي الضوء على تركيز الحكومة على الاستفادة من التكنولوجيات المتطورة لتحويل القطاع الزراعي، وضمان قدرة الحكومة على الصمود والكفاءة في المستقبل.

وعلاوة على ذلك، فإن التقدم التكنولوجي في مجال الزراعة يمكِّن من اتخاذ قرارات أفضل، والاستفادة المثلى من الموارد، وتعزيز إدارة المحاصيل. ويؤدي ذلك إلى زيادة العائدات ويعزز الممارسات الزراعية المستدامة. ومع استمرار تطور هذه التكنولوجيات، من المتوقع أن تؤدي دورا حاسما في تشكيل مستقبل الزراعة.

Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Analysis

وعلى أساس العنصر، تنقسم السوق إلى برامجيات وخدمات. In 2023, the software segment held approximately USD 413 million. وتزداد أهمية هذه الحلول نظراً لتكاملها غير المستقر مع أجهزة الإنترنت من الأشياء ومنابر البيانات الضخمة. For instance, in November 2023, the Department of Agriculture and Farmers Welfare in collaboration with Wadhwani Institute for AI developed Krishi 24/7, the first AI-powered solution for automated agricultural news monitoring and analysis, has received support from Google.org. ويعالج هذا المنبر الحاجة إلى آلية فعالة لتحديد وإدارة المقالات الإخبارية الزراعية، مما يساعد على اتخاذ القرارات في الوقت المناسب. وتمكن هذه التكاملات من جمع البيانات وتحليلها في الوقت الحقيقي، مما يعزز إلى حد كبير دقة التنبؤات بالأرباح. ويقود التركيز المتزايد على الزراعة الدقيقة الطلب على البرمجيات المتطورة القادرة على تحليل مجموعات البيانات المعقدة وتقديم أفكار عملية. ويقود هذا الاتجاه مطوري البرمجيات إلى إيجاد حلول أكثر تقدما وسهلة الاستعمال، مما يخلق فرصا مربحة لزيادة نمو الأسواق.

واستنادا إلى نموذج النشر، يصنف التعلم الآلي لسوق تنبؤات غلة المحاصيل في المناطق السحابية وفي المناطق المحيطة. ومن المتوقع أن يزيد الجزء القائم على الغيوم على 3.2 بليون دولار بحلول عام 2032. وتوفر هذه البرامج موارد قابلة للتقسيم، مما يتيح للمستعملين تعديل الطاقة الحاسوبية والتخزين وفقا لاحتياجاتهم. وهذه المرونة ضرورية لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة والنماذج المعقدة في التنبؤ بمحاصيل المحاصيل. وعلاوة على ذلك، تقضي الحلول القائمة على الغيوم على الحاجة إلى استثمارات كبيرة في المعدات والهياكل الأساسية. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستعملين أن يدفعوا مقابل الموارد التي يستخدمونها على أساس الاشتراك أو دفع الاستحقاقات أولا بأول، مما يجعلها خيارا أكثر اقتصادا بالنسبة للعديد من المنظمات وعلاوة على ذلك، فإنه يتيح إمكانية الوصول بسهولة إلى أدوات ومجموعات البيانات المتعلقة بمكافحة غسل الأموال من أي مكان، مما ييسر التعاون بين الباحثين والمزارعين وشركات أغريتش. This accessibility streamlines workflows and enhances the sharing of insights and findings. وعلاوة على ذلك، فإن التعاون يمكّن أصحاب المصلحة من الاستفادة من خبراتهم وبياناتهم الجماعية، ودفع الابتكار وتحسين صنع القرار في السوق.

In 2023, North America dominated the machine learning for crop yield prediction market with around 41% of the market share. ولدى المنطقة مستودع بيانات زراعية مرتفع، مستمد من قنوات متنوعة مثل الصور الساتلية، ومستشعرات إيوت، ومحطات الأرصاد الجوية. ويؤدي توافر هذه البيانات دوراً هاماً في تعزيز نماذج القانون النموذجي، مما يعزز دقة التنبؤات بالأرباح. Additionally, both public and private companies from the U.S. have invested in AI and ML technology. وتدفع هذه الاستثمارات، التي تشمل المنح الحكومية ورؤوس الأموال الاستثمارية، إلى النهوض بالتكنولوجيات الابتكارية في مجال الزراعة في جميع أنحاء المنطقة. ويحفز هذا رأس المال المالي أنشطة البحث والتطوير وييسر تنفيذ الحلول الشاملة.

وعلاوة على ذلك، تعمل الحكومات في جميع أنحاء منطقة آسيا والمحيط الهادئ بنشاط على تعزيز الابتكار الزراعي من خلال التمويل والإعانات والسياسات الرامية إلى تعزيز الإنتاجية والاستدامة. وتشمل هذه الجهود استثمارات كبيرة في تكنولوجيات التعلم الآلات والاستخبارات الاصطناعية. ونتيجة لذلك، تعجل هذه المبادرات باعتماد تكنولوجيات متقدمة في مجال الزراعة، مما يعزز تطوير ممارسات زراعية أكثر كفاءة ومرونة. وعلاوة على ذلك، تقوم المنطقة، عن طريق تشجيع حركة تحرير الكونغو ومنظمة العفو الدولية، بالتصدي لتحدياتها الزراعية الفريدة، وتحسين غلات المحاصيل، وضمان الأمن الغذائي الطويل الأجل والاستدامة البيئية.

وقد وضع الاتحاد الأوروبي سياسات وبرامج تمويل لتحديث قطاعه الزراعي. Initiatallows such as the Common Agricultural Policy (CAP) and Horizon Europe allow channeling of funds into cutting-edge technologies, such as machine learning (ML) for predicting crop yields. ومن خلال هذه الاستثمارات، يسعى الاتحاد الأوروبي إلى تعزيز الإنتاجية الزراعية، وتعزيز الاستدامة، والتصدي لمختلف التحديات الزراعية. ونتيجة لذلك، تهدف هذه الجهود إلى تعزيز الابتكار وتمكين قدرة القطاع الزراعي على الصمود من أجل المستقبل.

Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Share

وشركة مايكروسوفت أزور وكورتيفا هما اللاعبان البارزان في السوق الذي يناهز 17 في المائة من حصة السوق. منصة (مايكروسوفت أزور) السحابية مصممة لتعلم الآلات وتحليل البيانات ويتيح التعلم في الآزور ماكين، وهو سمة مركزية، للمستعملين بناء نماذج للزراعة البحرية وتدريبها ونشرها بكفاءة، ويعزز بدرجة كبيرة تطبيقات من قبيل التنبؤات المتطورة لمحاصيل المحاصيل. It supports a wide range of AI and ML frameworks, including TensorFlow, Py Torch, and Scikit-Learn. This compatibility simplifies the development and deployment of complex ML models tailored for agricultural use.

Corteva prioritizes RD investments to perfect ML models for predicting crop yields. وتهدف الشركة، من خلال الشراكة مع مؤسسات البحوث واعتماد تكنولوجيات رائدة، إلى تعزيز دقة وموثوقية نماذجها التنبؤية. It integrates ML with advanced data analytics to process extensive agricultural datasets. وتشمل مجموعات البيانات هذه معلومات من أجهزة الاستشعار عن طريق الساتل " إيوت " ، وصور السواتل، والمحاكمات الميدانية، مع تزويد المزارعين بتنبؤات أكثر دقة وبصيرات عملية.

Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Companies

والجهات الفاعلة الرئيسية العاملة في السوق هي:

• Ag Leader Technology
• تكنولوجيا النهر الأزرق
• Corteva
• SAP
• Microsoft Azure
• تارانيس
• الصور

Machine Learning for Crop Yield Prediction Industry News

• In March 2023, Corteva Agrisciences introduced an advanced gene editing technology for corn hybrids. ويدمج هذا المفهوم في المراحل المبكرة، الذي يستخدم البيانات المتعلقة بالتعلم الآلات التي يتم جمعها من المزارع، صفات متعددة مقاومة للأمراض في موقع جين واحد يستخدم تكنولوجيا الملكية.
• في كانون الأول/ديسمبر 2023، جون واستثمرت شركة Deere 180 مليون دولار لإنشاء مركز البرازيل لتطوير التكنولوجيا. مع إنشاء مركز التنمية الجديد، تهدف الشركة إلى خفض وقت التطوير لحلول جديدة بنسبة تصل إلى 40٪، حسب نوع المشروع.

يتضمن تقرير البحوث المتعلقة بسوق تنبؤات غلة المحاصيل، الذي أعدته الآلات، تغطية متعمقة للصناعة مع تقديرات " التوقعات من حيث الإيرادات (بملايين دولارات الولايات المتحدة) من 2021 إلى 2032، فيما يتعلق بالجزأين التاليين:

السوق حسب العنصر

• البرمجيات
  • برامجيات النمذجة الافتراضية
  • منصة تحليل البيانات
  • جهات أخرى
• الخدمات
  • الفئة الفنية
  • Managed

السوق، حسب نموذج النشر

• السحاب
• على سطح الأرض

السوق، حسب حجم المزارع

• صغيرة
• متوسطة
• كبير

Market, By End User

• المزارعون
• التعاونيات الزراعية
• المؤسسات البحثية
• الوكالات الحكومية
• جهات أخرى

وترد المعلومات المذكورة أعلاه في المناطق والبلدان التالية:

• أمريكا الشمالية
  • الولايات المتحدة
  • كندا
• أوروبا
  • UK
  • ألمانيا
  • فرنسا
  • إيطاليا
  • إسبانيا
  • روسيا
  • بلدان الشمال
  • بقية أوروبا
• آسيا والمحيط الهادئ
  • الصين
  • الهند
  • اليابان
  • جنوب كوريا
  • ANZ
  • جنوب شرق آسيا
  • بقية آسيا والمحيط الهادئ
• أمريكا اللاتينية
  • البرازيل
  • المكسيك
  • الأرجنتين
  • بقية أمريكا اللاتينية
• MEA
  • جنوب أفريقيا
  • السعودية
  • UAE
  • بقية الاتفاقات البيئية