Apprentissage automatique pour la prévision du rendement agricole Taille du marché

Le marché de la prévision du rendement des cultures a été évalué à 581 millions de dollars en 2023 et devrait enregistrer un TCAC de plus de 26,5 % entre 2024 et 2032. Divers facteurs tels que l'amélioration de la qualité des données des images satellitaires et l'amélioration de la précision des technologies d'apprentissage automatique sont à l'origine de la croissance du marché.

Des images satellite et des drones à haute résolution et multispectrale fournissent des renseignements détaillés sur la santé des cultures, l'état des sols et les facteurs environnementaux. L'intégration des données améliore considérablement la qualité des entrées pour les modèles d'apprentissage automatique (ML) car elle améliore la précision et la robustesse des modèles. De plus, l'intégration de sources de données avancées peut améliorer sensiblement les résultats dans divers secteurs, en particulier dans l'agriculture.

Par exemple, en mai 2023, la NASA a lancé un programme qui fournit aux agriculteurs des informations utiles générées à partir d'images satellites de la Terre. Cette initiative utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique pour analyser les données satellitaires à haute résolution, fournir des renseignements précis et opportuns sur la santé des cultures, l'état des sols et les facteurs environnementaux. Ce développement représente une avancée majeure dans l'apprentissage automatique pour le marché de la prévision du rendement des cultures, en mettant l'accent sur le potentiel émergent d'intégration de la technologie par satellite à la ML pour améliorer la productivité et la résilience agricoles durables.

De plus, les start-up agrotechs stimulent l'innovation dans le secteur agricole en développant et en mettant en œuvre des algorithmes avancés d'apprentissage automatique pour la prédiction du rendement des cultures. Ces start-ups s'appuient sur de vastes ensembles de données, y compris des données météorologiques, sur les sols et sur la santé des cultures, pour créer des modèles prédictifs plus précis et plus fiables. Avec l'accès aux dernières technologies et l'agilité dans l'adoption de nouvelles techniques d'apprentissage automatique, ils développent des solutions de pointe qui améliorent la précision et l'efficacité des prévisions de rendement des cultures. Ces progrès optimisent les processus agricoles et favorisent des pratiques agricoles durables, assurant ainsi la sécurité alimentaire et la stabilité économique des agriculteurs et des collectivités du monde entier.

L'efficacité des modèles d'apprentissage automatique pour la prédiction du rendement des cultures est grandement compromise par la disponibilité limitée des données. La dépendance à l'égard des ensembles de données importants et diversifiés est essentielle pour élaborer des modèles précis et fiables. Elle conduit à des modèles avec des taux d'erreur plus élevés et des capacités de généralisation réduites en cas d'insuffisance de données, ce qui affecte finalement leur performance. Le surajustement est un problème courant dans de tels scénarios qui débouchent sur des modèles qui excellent dans les données de formation, mais qui ne fournissent pas de prévisions fiables sur des données nouvelles ou invisibles. Ces défis soulèvent plusieurs préoccupations lors de l'adoption de ces technologies, ce qui pourrait entraver leur adoption et leur croissance. Toutefois, les principaux acteurs du marché investissent dans la collecte de données et explorent d'autres sources de données pour résoudre ces problèmes. En outre, ces acteurs se concentrent sur la mise en œuvre de techniques qui améliorent la robustesse et la précision des modèles, même avec des données limitées, créant ainsi des opportunités lucratives pour la croissance du marché.

Apprentissage automatique pour la prévision des rendements agricoles Tendances du marché

L'adoption d'algorithmes d'apprentissage automatique et de technologies d'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture se développe parmi les agriculteurs et les entreprises d'Agritech pour améliorer la productivité et l'efficacité. Les modèles de LM peuvent analyser de vastes ensembles de données, y compris les conditions météorologiques, la santé du sol et les conditions des cultures, afin de prédire les rendements avec une plus grande précision. De plus, les gouvernements du monde entier investissent fortement dans des initiatives de R-D pour les modèles d'IA et d'apprentissage automatique. Par exemple, selon le Forum économique mondial, le gouvernement américain a investi 200 millions de dollars dans la technologie de l'IA pour l'industrie agricole de toute la région afin d'intégrer la chaîne d'approvisionnement et la visibilité de la résilience aux risques pour les agriculteurs. Le gouvernement vise à stimuler les progrès dans l'agriculture en finançant la recherche et l'innovation. Ces efforts visent à améliorer les prévisions de rendement des cultures, à optimiser la gestion des ressources et à relever les défis agricoles modernes. Cet engagement financier met l'accent sur la mise à profit des technologies de pointe pour transformer le secteur agricole, assurant ainsi sa résilience et son efficacité futures.

De plus, les progrès technologiques dans l'agriculture permettent de mieux prendre des décisions, d'optimiser l'utilisation des ressources et d'améliorer la gestion des cultures. Cela conduit à des rendements plus élevés et favorise des pratiques agricoles durables. Au fur et à mesure que ces technologies évoluent, on s'attend à ce qu'elles jouent un rôle crucial dans l'avenir de l'agriculture.

Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Analysis

Sur la base de la composante, le marché est divisé en logiciels et services. En 2023, le secteur des logiciels détenait environ 413 millions de dollars. Ces solutions deviennent de plus en plus cruciales, en raison de leur intégration transparente avec les appareils Internet des objets (IoT) et les plates-formes de big data. Par exemple, en novembre 2023, le Département de l'agriculture et du bien-être des agriculteurs, en collaboration avec l'Institut Wadhwani pour l'IA, a développé Krishi 24/7, la première solution alimentée par l'IA pour la surveillance et l'analyse automatisées des nouvelles agricoles, a reçu le soutien de Google.org. Cette plate-forme répond à la nécessité d'un mécanisme efficace pour identifier et gérer les articles d'actualité agricole, contribuant ainsi à la prise de décisions en temps opportun. Ces intégrations permettent la collecte et l'analyse de données en temps réel, ce qui améliore considérablement la précision des prévisions de rendement. L'accent de plus en plus mis sur l'agriculture de précision est à l'origine de la demande de logiciels sophistiqués capables d'analyser des ensembles de données complexes et de fournir des informations exploitables. Cette tendance pousse les développeurs de logiciels à développer des solutions plus avancées et plus conviviales, créant ainsi des opportunités lucratives pour la croissance du marché.

D'après le modèle de déploiement, l'apprentissage automatique pour le marché de la prévision du rendement des cultures est classé en nuage et sur site. Le segment cloud devrait contenir plus de 3,2 milliards de dollars d'ici 2032. Ces plateformes fournissent des ressources évolutives, permettant aux utilisateurs d'ajuster la puissance de calcul et le stockage en fonction de leurs besoins. Cette flexibilité est essentielle pour la gestion de grands ensembles de données et de modèles complexes dans la prévision du rendement des cultures. De plus, les solutions basées sur le cloud éliminent le besoin d'investissements initiaux substantiels dans le matériel et les infrastructures. En outre, les utilisateurs peuvent payer les ressources qu'ils utilisent sur une base d'abonnement ou de paiement au fur et à mesure, ce qui en fait une option plus économique pour de nombreuses organisations. De plus, il offre un accès facile aux outils et ensembles de données ML de n'importe où, facilitant la collaboration entre les chercheurs, les agriculteurs et les entreprises Agritech. Cette accessibilité rationalise les flux de travail et améliore le partage des idées et des constatations. De plus, la collaboration permet aux intervenants d'utiliser leur expertise et leurs données collectives, de stimuler l'innovation et d'améliorer la prise de décisions sur le marché.

En 2023, l'Amérique du Nord a dominé le marché de l'apprentissage automatique pour la prévision du rendement des cultures, avec environ 41 % de la part de marché. La région possède un dépôt haut de gamme de données agricoles, provenant de divers canaux tels que l'imagerie satellitaire, les capteurs IoT et les stations météorologiques. Cette disponibilité des données joue un rôle important dans l'amélioration des modèles ML, ce qui améliore la précision des prévisions de rendement. De plus, des entreprises publiques et privées des États-Unis ont investi dans l'IA et la technologie ML. Ces investissements, qui couvrent les subventions gouvernementales et le capital-risque, propulsent l'avancement des technologies novatrices dans l'agriculture dans toute la région. Ce capital financier catalyse les activités de R-D et facilite la mise en oeuvre de solutions de pointe.

De plus, les gouvernements de la région de l'Asie et du Pacifique encouragent activement l'innovation agricole par le financement, les subventions et les politiques visant à accroître la productivité et la durabilité. Ces efforts comprennent des investissements importants dans les technologies de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Par conséquent, ces initiatives accélèrent l'adoption de technologies de pointe dans l'agriculture, favorisant le développement de pratiques agricoles plus efficaces et plus résistantes. En outre, en tirant parti de la LM et de l'IA, la région s'attaque à ses défis agricoles uniques, améliore les rendements des cultures et assure la sécurité alimentaire à long terme et la durabilité de l'environnement.

L'Union européenne (UE) a adopté des politiques et des programmes de financement pour moderniser son secteur agricole. L'initiative autorise, par exemple, la politique agricole commune (PAC) et Horizon Europe à canaliser les fonds vers des technologies de pointe, telles que l'apprentissage automatique (ML) pour prédire les rendements des cultures. Grâce à ces investissements, l'UE s'efforce de stimuler la productivité agricole, de renforcer la durabilité et de relever divers défis agricoles. En conséquence, ces efforts visent à favoriser l'innovation et à renforcer la résilience du secteur agricole pour l'avenir.

Machine Learning pour la part de marché de la prévision de rendement agricole

Microsoft Azure et Corteva sont les principaux acteurs du marché détenant environ 17% de la part de marché. La plateforme cloud de Microsoft Azure est conçue pour l'apprentissage automatique et l'analyse des données, offrant une gamme complète d'outils et de services. Azure Machine Learning, une caractéristique centrale, permet aux utilisateurs de construire, de former et de déployer des modèles ML efficacement, améliorant considérablement les applications telles que les prévisions de rendement des cultures avancées. Il prend en charge une large gamme de cadres AI et ML, y compris TensorFlow, PyTorch et Scikit-Learn. Cette compatibilité simplifie le développement et le déploiement de modèles ML complexes adaptés à l'usage agricole.

Corteva priorise les investissements en R-D pour perfectionner les modèles de LM pour prédire les rendements des cultures. En s'associant à des instituts de recherche et en adoptant des technologies de pointe, l'entreprise vise à améliorer la précision et la fiabilité de ses modèles prédictifs. Il intègre ML avec des analyses de données avancées pour traiter des ensembles de données agricoles. Ces ensembles de données comprennent des informations provenant de capteurs IoT, d'images satellitaires et d'essais sur le terrain, fournissant aux agriculteurs des prévisions plus précises et des informations exploitables.

Apprentissage automatique pour les entreprises de prévision de rendement agricole

Les principaux acteurs du marché sont:

• Ag Leader Technologie
• Technologie Blue River
• Corteva
• SAP
• Microsoft Azure
• Taranis
• Ceres Imagerie

Nouvelles de l'industrie de la prévision du rendement agricole

• En mars 2023, Corteva Agrisciences a introduit une technologie avancée d'édition de gènes pour les hybrides de maïs. En utilisant les données d'apprentissage automatique recueillies auprès des exploitations agricoles, ce concept en phase initiale intègre plusieurs caractères résistants aux maladies dans un seul emplacement génétique utilisant une technologie exclusive.
• En décembre 2023, John Deere a investi 180 millions de dollars pour construire le Centre brésilien de développement technologique. Avec la création du nouveau Centre de Développement, l'entreprise vise à réduire le temps de développement de nouvelles solutions jusqu'à 40%, selon le type de projet.

Le rapport d'étude de marché sur l'apprentissage automatique pour la prévision du rendement des cultures couvre en profondeur l'industrie. avec des estimations et des prévisions en termes de recettes (milliard USD) de 2021 à 2032, pour les segments suivants:

Marché, par composante

• Logiciel
  • Logiciel de modélisation prédictive
  • Plateforme d ' analyse des données
  • Autres
• Services
  • Professionnel
  • Géré

Marché, par modèle de déploiement

• Nuageux
• Sur place

Marché, selon la taille de la ferme

• Petite
• Moyenne
• Grandes

Marché, par utilisateur final

• Agriculteurs
• Coopératives agricoles
• Établissements de recherche
• Organismes publics
• Autres

Les informations ci-dessus sont fournies pour les régions et les pays suivants:

• Amérique du Nord
  • États-Unis
  • Canada
• Europe
  • Royaume Uni
  • Allemagne
  • France
  • Italie
  • Espagne
  • Russie
  • Nordiques
  • Reste de l'Europe
• Asie-Pacifique
  • Chine
  • Inde
  • Japon
  • Corée du Sud
  • NZ
  • Asie du Sud-Est
  • Reste de l ' Asie et du Pacifique
• Amérique latine
  • Brésil
  • Mexique
  • Argentine
  • Reste de l'Amérique latine
• MEA
  • Afrique du Sud
  • Arabie saoudite
  • EAU
  • Reste du MEA