Apprendimento della macchina per la dimensione del mercato di predizione del raccolto

Machine Learning for Crop Yield Prediction Market è stato valutato a USD 581 milioni nel 2023 e si stima di registrare un CAGR di oltre il 26,5% tra il 2024 e il 2032. Diversi fattori, come la migliore qualità dei dati delle immagini satellitari e la migliore accuratezza delle tecnologie di machine learning stanno guidando la crescita del mercato.

Le immagini e i droni satellitari ad alta risoluzione e multi-spettrali forniscono informazioni dettagliate sulla salute delle colture, le condizioni del suolo e i fattori ambientali. L'integrazione dei dati migliora significativamente la qualità degli input per i modelli Machine Learning (ML) in quanto migliora l'accuratezza e aumenta la robustezza del modello. Inoltre, l'integrazione di fonti di dati avanzate può migliorare notevolmente i risultati in vari settori, in particolare in agricoltura.

Ad esempio, nel maggio 2023, la NASA ha introdotto un programma che fornisce agli agricoltori informazioni utili generate dalle immagini satellitari della Terra. Questa iniziativa utilizza tecniche avanzate di Machine Learning (ML) per analizzare i dati satellitari ad alta risoluzione, fornendo informazioni precise e tempestive su salute delle colture, condizioni del suolo e fattori ambientali. Questo sviluppo significa un importante progresso nell'Apprendimento delle macchine per il mercato della Predizione dei Mutamenti, sottolineando il potenziale emergente di integrare la tecnologia satellitare con ML per migliorare la produttività agricola sostenibile e la resilienza.

Inoltre, le startup agrotecniche stanno promuovendo l'innovazione nel settore agricolo sviluppando e implementando algoritmi avanzati di machine-learning per la previsione dei raccolti. Queste startup sfruttano vasti set di dati, tra cui meteo, suolo e dati sulla salute delle colture, per creare modelli predittivi più accurati e affidabili. Con l'accesso alle più recenti tecnologie e agilità nell'adozione di nuove tecniche di machine learning, sviluppano soluzioni all'avanguardia che migliorano l'accuratezza e l'efficienza delle previsioni sui raccolti. Questi progressi ottimizzano i processi agricoli e promuovono pratiche agricole sostenibili, garantendo sicurezza alimentare e stabilità economica per gli agricoltori e le comunità in tutto il mondo.

L'efficacia dei modelli di machine learning per la previsione dei raccolti è significativamente compromessa dalla disponibilità di dati limitata. La dipendenza da set di dati di grandi e diversi è fondamentale per lo sviluppo di modelli accurati e affidabili. Porta a modelli con tassi di errore più elevati e capacità di generalizzazione ridotte in caso di insufficienze di dati, in ultima analisi, che influiscono sulle loro prestazioni. Overfitting è un problema comune in tali scenari che si traduce in modelli che eccellono nei dati di formazione, ma non forniscono previsioni affidabili sui dati nuovi o invisibili. Queste sfide sollevano diverse preoccupazioni nell'adozione di queste tecnologie, potenzialmente ostacolando la loro adozione e crescita. Tuttavia, i principali operatori di mercato stanno investendo nella raccolta dei dati, e esplorare fonti di dati alternative per affrontare questi problemi. Inoltre, questi giocatori sono concentrati sulle tecniche di attuazione che migliorano la robustezza e l'accuratezza del modello, anche con dati limitati, creando così opportunità lucrative per la crescita del mercato.

Apprendimento della macchina per le tendenze del mercato della predizione del raccolto

L'adozione di algoritmi di machine learning (ML) e tecnologie di intelligenza artificiale (AI) in agricoltura sta crescendo tra gli agricoltori e le aziende Agritech per migliorare la produttività e l'efficienza. I modelli ML possono analizzare estensi set di dati, compresi i modelli meteorologici, la salute del suolo e le condizioni di coltura, per prevedere rese con maggiore precisione. Inoltre, i governi di tutto il mondo stanno investendo in iniziative R&D per i modelli AI e machine learning. Ad esempio, secondo il World Economic Forum, il governo degli Stati Uniti ha investito 200 milioni di dollari nella tecnologia AI per l'industria agricola di tutta la regione per integrare la supply chain e la visibilità della resilienza dei rischi per gli agricoltori. Il governo mira a promuovere i progressi nell'agricoltura finanziando la ricerca e l'innovazione. Questi sforzi si concentrano sul miglioramento delle previsioni dei raccolti, l'ottimizzazione della gestione delle risorse e l'affrontare le sfide agricole moderne. Questo impegno finanziario mette in evidenza l'attenzione del governo a sfruttare tecnologie all'avanguardia per trasformare il settore agricolo, garantendo la sua futura resilienza ed efficienza.

Inoltre, i progressi tecnologici in agricoltura consentono un migliore processo decisionale, ottimizzare l'utilizzo delle risorse e migliorare la gestione delle colture. Ciò porta a maggiori rese e promuove pratiche agricole sostenibili. Dato che queste tecnologie continuano ad evolversi, si prevede di svolgere un ruolo cruciale nella definizione del futuro dell'agricoltura.

Apprendimento della macchina per l'analisi del mercato della predizione del raccolto

Sulla base del componente, il mercato è diviso in software e servizi. Nel 2023, il segmento software deteneva circa 413 milioni di USD. Queste soluzioni stanno diventando sempre più cruciali, grazie alla loro integrazione senza soluzione di continuità con i dispositivi Internet of Things (IoT) e le grandi piattaforme di dati. Ad esempio, nel novembre 2023, il Dipartimento di Agricoltura e Farmers Welfare in collaborazione con Wadhwani Institute for AI ha sviluppato Krishi 24/7, la prima soluzione AI-powered per il monitoraggio e l'analisi di notizie agricole automatizzate, ha ricevuto il supporto da Google.org. Questa piattaforma affronta la necessità di un meccanismo efficiente per identificare e gestire gli articoli di notizie agricole, aiutando il processo decisionale tempestivo. Queste integrazioni consentono la raccolta e l'analisi dei dati in tempo reale, migliorando in modo significativo l'accuratezza delle previsioni di resa. La crescente enfasi sull'agricoltura di precisione sta guidando la domanda di software sofisticati in grado di analizzare set di dati complessi e fornire insights attuabili. Questa tendenza sta spingendo gli sviluppatori di software a sviluppare soluzioni più avanzate e user-friendly, creando così opportunità lucrative per una ulteriore crescita del mercato.

Sulla base del modello di distribuzione, l'apprendimento automatico per il mercato di previsione dei raccolti è classificato in cloud-based e on-premises. Il segmento cloud-based dovrebbe contenere oltre 3.2 miliardi di USD entro il 2032. Queste piattaforme forniscono risorse scalabili, consentendo agli utenti di regolare la potenza di calcolo e lo storage in base alle loro esigenze. Questa flessibilità è essenziale per la gestione di grandi set di dati e modelli complessi nella previsione dei raccolti. Inoltre, le soluzioni basate su cloud eliminano la necessità di notevoli investimenti upfront nell'hardware e nell'infrastruttura. Inoltre, gli utenti possono pagare per le risorse che utilizzano su un abbonamento o pay-as-you-go base, rendendolo un'opzione più economica per molte organizzazioni Inoltre, offre un facile accesso agli strumenti e ai dataset ML da qualsiasi luogo, facilitando la collaborazione tra ricercatori, agricoltori e aziende Agritech. Questa accessibilità semplifica i flussi di lavoro e migliora la condivisione di insight e risultati. Inoltre, la collaborazione consente alle parti interessate di utilizzare le proprie competenze e dati collettivi, guidare l'innovazione e migliorare il processo decisionale sul mercato.

Nel 2023, l'America del Nord ha dominato il machine learning per il mercato delle previsioni sui raccolti con circa il 41% della quota di mercato. La regione ha un deposito di alto livello di dati agricoli, provenienti da diversi canali come immagini satellitari, sensori IoT e stazioni meteorologiche. Questa disponibilità di dati svolge un ruolo significativo nel migliorare i modelli ML, migliorando così la precisione delle previsioni di resa. Inoltre, sia le aziende pubbliche che private degli Stati Uniti hanno investito nella tecnologia AI e ML. Questi investimenti, che comprendono sovvenzioni governative e capitali di rischio, stanno propellendo il progresso delle tecnologie innovative in agricoltura in tutta la regione. Tale capitale finanziario catalizza le attività R&D e facilita l'implementazione di soluzioni all'avanguardia.

Inoltre, i governi di tutta la regione Asia-Pacifico stanno attivamente promuovendo l'innovazione agricola attraverso finanziamenti, sovvenzioni e politiche volte a migliorare la produttività e la sostenibilità. Questi sforzi includono investimenti significativi nelle tecnologie di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI). Di conseguenza, queste iniziative stanno accelerando l'adozione di tecnologie avanzate in agricoltura, promuovendo lo sviluppo di pratiche agricole più efficienti e resilienti. Inoltre, sfruttando ML e AI, la regione sta affrontando le sue sfide agricole uniche, migliorando i raccolti e garantendo la sicurezza alimentare a lungo termine e la sostenibilità ambientale.

L'Unione Europea (UE) ha emanato politiche e programmi di finanziamento per modernizzare il suo settore agricolo. Initiat permette, come la politica agricola comune (CAP) e Horizon Europe, di canalizzare fondi in tecnologie all'avanguardia, come l'apprendimento automatico (ML) per la predizione dei raccolti. Attraverso questi investimenti, l'UE cerca di aumentare la produttività agricola, rafforzare la sostenibilità e affrontare diverse sfide agricole. Di conseguenza, questi sforzi mirano a promuovere l'innovazione e a rafforzare la resilienza del settore agricolo per il futuro.

Apprendimento della macchina per il mercato della predizione del raccolto

Microsoft Azure e Corteva sono i principali attori del mercato che detengono circa il 17% della quota di mercato. La piattaforma cloud di Microsoft Azure è progettata per l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati, offrendo una suite completa di strumenti e servizi. Azure Machine Learning, una funzione centrale, consente agli utenti di costruire, addestrare e distribuire i modelli ML in modo efficiente, migliorando significativamente le applicazioni come le previsioni di resa dei raccolti avanzate. Supporta una vasta gamma di framework AI e ML, tra cui TensorFlow, PyTorch e Scikit-Learn. Questa compatibilità semplifica lo sviluppo e la distribuzione di modelli ML complessi su misura per uso agricolo.

Corteva privilegia gli investimenti R&D per perfezionare i modelli ML per predire i raccolti. Collaborando con gli istituti di ricerca e adottando tecnologie leader, l'azienda mira a migliorare la precisione e l'affidabilità dei suoi modelli predittivi. Integra ML con analisi dei dati avanzate per elaborare ampi set di dati agricoli. Questi set di dati includono informazioni da sensori IoT, immagini satellitari e prove sul campo, fornendo agli agricoltori previsioni più accurate e approfondimenti attuabili.

Apprendimento della macchina per le aziende di mercato della predizione del raccolto

I principali giocatori che operano sul mercato sono:

• Ag Leader Technology
• Tecnologia Blue River
• Corteva
• SAP
• Microsoft Azure
• Taranis
• Ceres Imaging

Apprendimento della macchina per il settore della predizione del raccolto Notizie

• Nel marzo 2023 Corteva Agrisciences introdusse una tecnologia avanzata di editing genico per gli ibridi di mais. Utilizzando i dati di apprendimento automatico raccolti dalle aziende agricole, questo concetto di fase iniziale integra molteplici tratti resistenti alle malattie in un unico luogo genico utilizzando la tecnologia proprietaria.
• Nel dicembre 2023, John Deere ha investito 180 milioni di dollari per costruire il Brazil Technology Development Center. Con l'istituzione del nuovo Centro Sviluppo, l'azienda mira a ridurre i tempi di sviluppo di nuove soluzioni fino al 40%, a seconda del tipo di progetto.

Il rapporto di ricerca sul mercato delle previsioni sui raccolti comprende una copertura approfondita del settore con stime e previsioni in termini di entrate (USD Billion) dal 2021 al 2032, per i seguenti segmenti:

Mercato, Per componente

• Software software
  • Software di modellazione predittiva
  • Piattaforma di analisi dati
  • Altri
• Servizi
  • Professionista
  • Gestione

Mercato, Per modello di distribuzione

• Cloud-based
• On-premise

Mercato, da Farm Size

• Piccolo
• Media
• Grande

Mercato, Utente finale

• Agricoltori
• cooperative agricole
• Istituzioni di ricerca
• Agenzie governative
• Altri

Le suddette informazioni sono fornite per le seguenti regioni e paesi:

• Nord America
  • USA.
  • Canada
• Europa
  • Regno Unito
  • Germania
  • Francia
  • Italia
  • Spagna
  • Russia
  • Nordics
  • Resto dell'Europa
• Asia Pacifico
  • Cina
  • India
  • Giappone
  • Corea del Sud
  • ANZ
  • Asia meridionale
  • Resto dell'Asia Pacifico
• America latina
  • Brasile
  • Messico
  • Argentina
  • Resto dell'America Latina
• ME
  • Sudafrica
  • Arabia Saudita
  • UA
  • Riposo di MEA