Crop 항복 예측 시장 크기를 위한 기계 학습

자르기 수확량 예측 시장을 위한 기계 학습은 2023년에 USD 581백만에 평가되고 2024년과 2032 사이에서 26.5% 이상의 CAGR를 기록하기 위하여 추정됩니다. 위성 이미지의 강화된 자료 질과 기계 학습 기술의 개량한 정확도와 같은 각종 요인은 시장 성장을 몰고 있습니다.

고해상도 및 다중 스펙트럼 위성 이미지 및 드론은 작물 건강, 토양 조건 및 환경 요인에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. Data Integration은 정확도를 향상시키고 모델의 견고성을 향상시키기 때문에 Machine Learning (ML) 모델에 대한 입력의 품질을 크게 향상시킵니다. 또한 고급 데이터 소스를 통합하면 특히 농업에서 다양한 분야의 결과를 실질적으로 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어, 5 월 2023에서 NASA는 지구의 위성 이미지에서 생성 된 유용한 정보와 농부를 제공하는 프로그램을 도입했습니다. 이 이니셔티브는 고급 기계 학습 (ML) 기술을 사용하여 고해상도 위성 데이터를 분석하고 작물 건강, 토양 조건 및 환경 요인에 대한 정확하고 적시 정보를 제공합니다. 이 개발은 Crop 수확량 예측 시장을 위한 기계 학습에 있는 중요한 발전을 서명하고, 지속 가능한 농업 생산력과 탄력을 강화하기 위하여 ML를 가진 통합 위성 기술의 신흥 잠재력을 자극하는.

또한, agritech 스타트업은 농업 분야에서 혁신을 주도하고 있으며, 수확량 예측을 위한 고급 기계 학습 알고리즘을 개발 및 구현합니다. 이 시작은 날씨, 토양, 작물 건강 데이터를 포함한 광범위한 데이터 세트를 활용하여 정확하고 신뢰할 수있는 예측 모델을 만듭니다. 새로운 기계 학습 기술을 채택하는 최신 기술과 민첩성에 대한 접근으로, 그들은 작물 수확량 예측의 정확도와 효율성을 강화하는 최첨단 솔루션을 개발합니다. 이 발전은 농업 공정을 최적화하고 지속 가능한 농업 관행을 촉진하고, 농부 및 지역 사회의 식품 안전과 경제적 안정성을 보장합니다.

작물 수확량 예측을 위한 기계 학습 모형의 효과는 한정된 자료 가용성에 의해 두드러지게 타협됩니다. 크고 다양한 데이터셋에 대한 신뢰성은 정확하고 신뢰할 수 있는 모델 개발을 위해 중요합니다. Data insufficiencies의 경우 더 높은 오류율과 감소된 일반화 기능을 갖춘 모델로, 궁극적으로 성능에 영향을 미칩니다. Overfitting은 교육 데이터에 excel 모델에 결과 같은 시나리오의 일반적인 문제이지만 새로운 또는 비소 데이터에 신뢰할 수있는 예측을 제공하지 못합니다. 이러한 도전은 이러한 기술의 채택에 대한 몇 가지 우려를 제기, 잠재적으로 채택과 성장을 방해. 그러나 탁월한 시장 플레이어는 데이터 수집에 투자하고 이러한 문제를 해결하기 위해 대안 데이터 소스를 탐구합니다. 또한, 이 플레이어는 제한된 데이터와도 모델의 견고성 및 정확성을 강화하는 데 중점을두고 시장 성장을위한 수익성을 창출하는 데 중점을 둡니다.

Crop 수확량 예측 시장 동향을 위한 기계 학습

농업의 기계 학습 (ML) 알고리즘 및 인공 지능 (AI) 기술의 채택은 농부와 Agritech 회사 사이에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. ML 모델은 날씨 패턴, 토양 건강 및 작물 조건을 포함한 광범위한 데이터 세트를 분석 할 수 있으며, 더 큰 정확도로 수율을 예측 할 수 있습니다. 또한 전 세계 정부는 AI 및 기계 학습 모델에 대한 R & D 이니셔티브에 매우 투자하고 있습니다. 예를 들어, 세계 경제 포럼에 따르면, 미국 정부는 농가를위한 공급망 및 위험 탄력성 가시성을 통합하기 위해 지역 전역의 농업 산업에 대한 AI 기술에 200 백만 달러를 투자했습니다. 정부는 연구와 혁신을 펀드하여 농업의 발전을 목표로합니다. 이 노력은 작물 수확량 예측 개선에 초점을 맞추고, 자원 관리 최적화, 현대 농업 문제 해결. 이 금융 약속은 농업 분야를 변형시키기 위해 최첨단 기술을 활용하는 정부의 초점을 맞추고 미래의 탄력과 효율성을 보장합니다.

또한 농업의 기술 발전은 더 나은 의사 결정, 자원 사용을 최적화하고, 작물 관리를 향상시킵니다. 이 더 높은 수확량으로 이어지고 지속 가능한 농업 관행을 촉진합니다. 이러한 기술이 진화함에 따라, 그들은 농업의 미래 형성에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.

Crop 수확량 예측 시장 분석을 위한 기계 학습

구성 요소에 따라 시장은 소프트웨어 및 서비스로 나뉩니다. 2023년에, 소프트웨어 세그먼트는 대략 USD 413 백만을 붙였습니다. 이 솔루션은 IoT(Internet of Things) 장치 및 빅데이터 플랫폼과의 원활한 통합으로 인해 점점 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 11 월 2023에서, 농업 및 농부 Welfare는 Wadhwani Institute와 협력하여 Krishi 24/7을 개발했으며 자동화 된 농업 뉴스 모니터링 및 분석을위한 최초의 AI 기반 솔루션 인 Google.org에서 지원을 받았습니다. 이 플랫폼은 농업 뉴스 기사, 적시의 의사결정을 식별하고 관리하기 위해 효율적인 메커니즘을 필요로합니다. 이 통합은 실시간 데이터 수집 및 분석이 가능하며, 수율 예측의 정확성을 크게 향상시킵니다. 정밀 농업에 중점을두고 복잡한 데이터 세트를 분석하고 행동 가능한 통찰력을 제공하는 정교한 소프트웨어에 대한 수요를 몰고 있습니다. 이 트렌드는 소프트웨어 개발자가 더 진보되고 사용자 친화적 인 솔루션을 개발하기 위해 구동되므로 더 많은 시장 성장을 위한 수익성을 창출합니다.

배포 모델을 기반으로, 작물 수확량 예측 시장을위한 기계 학습은 클라우드 기반 및 온프레미스로 분류됩니다. 클라우드 기반 세그먼트는 2032년까지 USD 3.2 억 이상을 보유 할 것으로 예상됩니다. 이 플랫폼은 확장 가능한 리소스를 제공합니다. 사용자는 필요에 따라 컴퓨팅 전력 및 저장을 조정할 수 있습니다. 이 유연성은 대량 수확량 예측에 큰 데이터셋과 복잡한 모델을 관리하는데 필수적입니다. 또한 클라우드 기반 솔루션은 하드웨어 및 인프라의 실질적인 상승 투자에 대한 필요성을 제거합니다. 또한, 사용자는 구독 또는 지불-as-you-go 기반에 사용하는 리소스를 지불 할 수 있으며 많은 조직에 대한보다 경제적 인 옵션을 만듭니다. 또한 ML 도구 및 데이터셋에 쉽게 액세스할 수 있으며, 연구자, 농부 및 Agritech 회사 간의 협업을 촉진합니다. 이 접근성은 워크플로우를 간소화하고 통찰력과 발견의 공유를 강화합니다. 또한, 협업은 이해 관계자들이 공동의 전문성과 데이터를 활용하고 혁신을 주도하고 시장의 결정을 개선할 수 있도록 지원합니다.

2023년에, 북아메리카는 시장 점유율의 약 41%를 가진 작물 수확량 예측 시장을 위한 기계 학습을 지배했습니다. 이 지역은 위성 이미지, IoT 센서 및 기상역과 같은 다양한 채널을 공급하는 농업 데이터의 고급 저장소가 있습니다. 이 데이터 가용성은 ML 모델을 강화하는 중요한 역할을합니다. 수율 예측의 정밀도를 강화하십시오. 또한 미국 내 공공 및 민간 기업 모두 AI 및 ML 기술에 투자했습니다. 이러한 투자, 정부 보조금 및 벤처 캐피탈, 지역 전체에 걸쳐 농업에 혁신적인 기술의 발전을 추진하고있다. 이러한 금융 자본 촉매 R & D 활동과 최첨단 솔루션의 구현을 용이하게합니다.

또한 아시아 태평양 지역의 정부는 생산성과 지속 가능성 향상을 위해 설계 된 기금, 보조 및 정책을 통해 농업 혁신을 적극적으로 추진하고 있습니다. 이 노력은 기계 학습 (ML) 및 인공 지능 (AI) 기술에 상당한 투자를 포함합니다. 결과적으로, 이러한 이니셔티브는 더 효율적이고 탄력적인 농업 관행의 개발을 촉진하는 농업에 첨단 기술의 채택을 가속화하고 있습니다. 또한 ML 및 AI를 활용함으로써 지역은 농작물 수율 향상, 장기적인 식량 안전 및 환경 지속 가능성 보장을 통해 고유의 농업 문제를 해결하고 있습니다.

유럽 연합 (EU)은 농업 부문을 현대화하기 위해 정책 및 기금 프로그램을 감독했습니다. 일반 농업 정책 (CAP) 및 Horizon Europe과 같은 Initiatallowssuch는 작물 수확량 예측을 위해 기계 학습 (ML)과 같은 최첨단 기술로 자금을 채널링 할 수 있습니다. 이러한 투자를 통해 EU는 농업 생산성, bolster 지속 가능성 및 다양한 농작물 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 노력은 혁신을 촉진하고 미래에 대한 농업 부문의 탄력성을 부여하는 것을 목표로합니다.

Crop 수확량 예측 시장 점유율을 위한 기계 학습

Microsoft Azure 및 Corteva는 시장 점유율의 약 17%를 차지하는 시장에서 탁월한 플레이어입니다. Microsoft Azure의 클라우드 플랫폼은 다양한 도구 및 서비스를 제공하는 기계 학습 및 데이터 분석을위한 설계되었습니다. Azure Machine Learning, 중앙 기능, 사용자는 ML 모델을 효율적으로 구축, 훈련 및 배포 할 수 있으며 고급 작물 수확량 예측과 같은 응용 프로그램을 강화 할 수 있습니다. TensorFlow, PyTorch 및 Scikit-Learn을 포함한 다양한 AI 및 ML 프레임 워크를 지원합니다. 이 호환성은 농업용으로 설계된 복잡한 ML 모델의 개발 및 배포를 단순화합니다.

Corteva는 예측 작물 수확량을 위한 완벽한 ML 모형에 R&D 투자를 전합니다. 연구 기관과 협력하여 선도적 인 기술을 채택함으로써, 회사는 예측 모델의 정밀도와 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로합니다. ML과 고급 데이터 분석을 통합하여 광범위한 농업 데이터셋을 처리합니다. 이 데이터 세트는 IoT 센서, 위성 이미지, 현장 평가판의 정보를 포함하고, 더 정확한 예측과 행동 가능한 통찰력을 가진 농부를 제공합니다.

Crop 수확량 예측 시장 기업을위한 기계 학습

시장에서 작동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• Ag 리더 기술
• 블루 리버 기술
• 코르테바
• SAP 지원
• 마이크로 소프트 Azure
• 타라니스
• Ceres 영상

Crop 수확량 예측 산업 뉴스에 대한 기계 학습

• 3 월 2023에서 Corteva Agrisciences는 옥수수 잡종을위한 고급 유전자 편집 기술을 도입했습니다. 농장에서 수집 한 기계 학습 데이터 활용, 이 초기 단계 개념은 여러 질병 방지 특성을 독점 기술을 사용하여 단일 유전자 위치에 통합합니다.
• 에 12월 2023, 존 Deere는 브라질 기술 개발 센터를 건설하기 위하여 USD 180 백만을 투자했습니다. 새로운 개발 센터의 설립으로, 이 회사는 프로젝트의 유형에 따라 최대 40 %까지 새로운 솔루션을 개발 시간을 줄일 것을 목표로.

작물 수확량 예측 시장 조사 보고서를 위한 기계 학습은 기업의 심층적인 적용을 포함합니다 2021년에서 2032년까지 수익률(USD Billion)의 예측 및 예측 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

시장, Component에 의하여

• 소프트웨어
  • Predictive 모델링 소프트웨어
  • Data Analytics 플랫폼
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시장, 배포 모델

• 클라우드 기반
• 온-프레미스

시장, 농장 크기로

• 제품정보
• 주요 특징
• 주요 특징

시장, 최종 사용자

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• 농업 협력
• 연구기관
• 정부 기관
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  • 아시아 태평양
• 라틴 아메리카
  • 인기 카테고리
  • 주요 특징
  • 아르헨티나
  • 라틴 아메리카의 나머지
• 이름 *
  • 대한민국
  • 사우디 아라비아
  • 주요 특징
  • MEA의 나머지