Lợi nhuận:
- Khả năng giải thích các nguồn dữ liệu được sử dụng trong dự đoán lợi nhuận và sự khác biệt giữa mô hình học máy và mô hình cơ học
- Khả năng định cấu hình thiết lập dự đoán lợi nhuận, các tính năng và phạm vi không chắc chắn bằng AI
- Khả năng xác minh đầu ra của mô hình với sản lượng lịch sử, điểm chuẩn và đo lường hiện trường, đồng thời ngăn chặn sự tự tin thái quá
"Tôi sẽ nhận được bao nhiêu sản phẩm từ lĩnh vực này?" Đây là câu hỏi lâu đời nhất và có giá trị nhất trong nông nghiệp. Biết câu trả lời đúng; Nó có nghĩa là lập kế hoạch về nhân công thu hoạch, kho bãi, vận chuyển, hợp đồng mua bán và tài chính. Biết sai có nghĩa là lãng phí tài nguyên hoặc không thể theo kịp. Trí tuệ nhân tạo và học máy (ML, một phương pháp học các mẫu trong dữ liệu và dự đoán các tình huống mới) có thể tạo ra những câu trả lời thuyết phục mạnh mẽ nhưng đầy nguy hiểm cho câu hỏi này. Đơn vị này dạy cho bạn các nguồn dữ liệu về dự đoán lợi nhuận, sự khác biệt giữa hai phương pháp cơ bản, mô hình học máy và cơ học, phạm vi không chắc chắn trong dự đoán và - quan trọng nhất - cách tránh tự tin thái quá.
Hiệu quả phụ thuộc vào điều gì? đầu vào
Năng suất không chỉ phụ thuộc vào một thứ; là sản phẩm của nhiều yếu tố. Nguồn đầu vào chính:
- Tình trạng thực vật: Chuỗi thời gian NDVI/NDRE (phát triển sinh khối) theo mùa, mật độ cây, sức khỏe.
- Đất: pH, OM, KDK, giữ nước, vùng quản lý.
- Thời tiết/khí hậu: Tích lũy GDD, lượng mưa và nhiệt độ trong giai đoạn quan trọng, các hiện tượng sương giá/mưa đá.
- Quản lý: Giống, ngày trồng, lượng phân bón và tưới nước, phun thuốc.
- Lịch sử: Sản lượng của cùng lĩnh vực năm trước (một trong những chỉ số mạnh nhất).
AI kết hợp các đầu vào (tính năng) này và đưa ra dự đoán. Nhưng điều không nên quên: mô hình chỉ biết dữ liệu được cung cấp và các mẫu mà nó nhìn thấy trong dữ liệu đó. Nếu bạn không cung cấp ngày tháng 10 thì nó sẽ bỏ qua yếu tố đó.
Hai cách tiếp cận: Học máy và mô hình cơ học
Mô hình học máy học các mẫu thống kê từ các ví dụ "đây là sản lượng trong những điều kiện này" của những năm trước. Điểm mạnh của nó: nắm bắt được nhiều biến số và các mối quan hệ phức tạp. Điểm yếu: niềm tin sụp đổ khi dữ liệu huấn luyện bị vượt quá (giống mới, hạn hán chưa từng có, vùng miền khác nhau); đấu tranh để giải thích tại sao (“hộp đen”).
Mô hình cơ học (dựa trên quy trình) mô phỏng sinh lý tăng trưởng thực vật bằng các phương trình (quang hợp, cân bằng nước-dinh dưỡng). Điểm mạnh: đáng tin cậy hơn, có thể giải thích được trong điều kiện mới. Điểm yếu: yêu cầu nhiều đầu vào và hiệu chuẩn, khó setup.
Trong thực tế, cả hai được kết hợp và cả hai đều được xác nhận bằng phép đo hiện trường. Trí tuệ nhân tạo tăng tốc quá trình thiết lập, tính năng và báo cáo của cả hai phương pháp.
Kích thước
học máy
Mô hình cơ học
Cơ bản
Mẫu dữ liệu lịch sử
Phương trình sinh lý
tình trạng mới
Yếu (nguy cơ ngoại suy)
mạnh mẽ hơn
Khả năng giải thích
Thấp (hộp đen)
cao
Nhu cầu dữ liệu
ví dụ đã qua từ lâu
Đa thông số/hiệu chuẩn
Vai trò của AI
Truyện đặc sắc+mô hình hư cấu
Chuẩn bị bài, nhận xét
Mẹo: Trước khi tin tưởng vào dự báo lợi nhuận, hãy hỏi: “Các điều kiện năm nay có giống với những điều kiện mà mô hình đã học được trong quá khứ không?” Hạn hán bất thường, một giống mới hoặc một khu vực khác khiến ước tính ML không đáng tin cậy. Trong những trường hợp như vậy, hãy mở rộng phạm vi không chắc chắn.
Phạm vi không chắc chắn: Tại sao khoảng thời gian và không điểm?
Một ước tính năng suất tốt không nói là "620 kg mỗi decare"; Ông nói "560-680 kg mỗi decare, khả năng cao nhất là 620, độ tin cậy là trung bình." Bởi vì tương lai là điều không chắc chắn và một số lẻ tạo ra sự chắc chắn sai lầm. Tháng 12; Nó cho phép thiết lập các kịch bản (xấu/trung bình/tốt) và quản lý rủi ro trong việc lập kế hoạch. Luôn yêu cầu phạm vi và mức độ tin cậy khi đưa ra dự đoán AI; Hãy hoài nghi về một mô hình đưa ra số lẻ.
Ba trường hợp nhỏ: Bằng những con số
Trường hợp 1 - Lập kế hoạch theo khoảng thời gian. Một nhà sản xuất lúa mì đã sắp xếp lao động thu hoạch và vận chuyển dựa trên một điểm ước tính duy nhất (500 kg mỗi decare). Khi mô hình được AI hỗ trợ đưa ra định mức 430-560 kg và "nhạy cảm với lượng mưa trong thời kỳ quan trọng", nhà sản xuất đã đưa ra kế hoạch nhân công linh hoạt. Trọng lượng thực tế là 445 kg; Trong khi việc lập kế hoạch cứng nhắc sẽ tạo ra nhiều chi phí, thì khoảng cách sẽ giúp tiết kiệm tính linh hoạt.
Trường hợp 2 - Bẫy ngoại suy. Một mô hình dự đoán năng suất cao dựa trên dữ liệu lịch sử trong một năm hạn hán với mức độ nghiêm trọng chưa từng thấy. Kỹ sư nhận ra rằng các điều kiện nằm ngoài dữ liệu huấn luyện nên bác bỏ dự đoán và quay lại đo đạc tại hiện trường (mật độ cây, số lượng bắp). Sẽ là một sai lầm nghiêm trọng trong việc lập kế hoạch nếu chỉ nghe theo mô hình này.
Trường hợp 3 - Thiếu tính năng. Một ước tính cao hơn dự kiến; Khi kiểm tra, người ta thấy rằng sự kiện mưa đá không được đưa vào mô hình. Sau khi hoàn thành việc nhập liệu, dự đoán sẽ giảm xuống một cách thực tế. Bài học: mô hình chỉ biết nhiều như bạn đưa ra; Việc quên một sự kiện quan trọng sẽ làm tăng ước tính.
Nhắc yếu / Nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Tôi sẽ nhận được bao nhiêu sản lượng từ lĩnh vực này? Cho tôi một con số.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: Nhà phân tích dữ liệu nông nghiệp. THIẾT KẾ một cách tiếp cận để dự đoán lợi nhuận (không phải xây dựng mô hình mà là hư cấu và diễn giải). Tôi có các đầu vào: [Dòng NDVI, đất, GDD, ngày trồng, năng suất lịch sử...]. Nhiệm vụ:- Giải thích những tính năng nào tôi nên sử dụng, tính năng nào mang tính quyết định nhất, - Yêu cầu ước tính dưới dạng INTERVAL và mức độ tin cậy, không phải dưới dạng ĐIỂM.- Các điều kiện năm nay có giống với năm ngoái không; Đánh giá xem có nguy cơ ngoại suy hay không. - Hỏi về những yếu tố đầu vào quan trọng có thể bị thiếu (mưa đá, sương giá, dịch bệnh). - Viết cách kiểm chứng số đo ước tính trên đồng ruộng (số bắp/quả).
Lời nhắc mạnh mẽ thực thi khoảng cách, kiểm tra ngoại suy, phát hiện đầu vào bị thiếu và xác minh trường.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Ưu tiên tính năng:
Liệt kê, theo thứ tự xác định, các đặc điểm có thể được sử dụng để ước tính sản lượng cho sản phẩm sau; Giải thích ngắn gọn tại sao mỗi điều lại quan trọng. Đánh dấu riêng những dữ liệu tôi không có nhưng sẽ có giá trị.
2) Phạm vi độ không đảm bảo:
Đưa ra ước tính này không phải dưới dạng một điểm mà dưới dạng phạm vi từ trên xuống dưới và mức độ tin cậy (cao/trung bình/thấp). Viết các yếu tố thu hẹp và mở rộng phạm vi.
3) Kiểm tra ngoại suy:
So sánh các điều kiện năm nay (thời tiết, sự đa dạng, quản lý) với những năm điển hình trước đây. Mô hình có đi lạc khỏi dữ liệu huấn luyện không? Nếu vậy, tôi nên tin tưởng vào dự đoán đến mức nào?
4) Kế hoạch xác minh hiện trường:
Làm cách nào để thực hiện phép đo nào (số bắp/quả trên cánh đồng, trọng lượng hạt) để xác minh ước tính năng suất này trên cánh đồng trước khi thu hoạch? Đề xuất phương án lấy mẫu
Những lỗi thường gặp
- Tin tưởng vào một con số duy nhất. Ước tính điểm là độ chính xác sai; Yêu cầu phạm vi và mức độ tin cậy.
- Bỏ qua phép ngoại suy. Ước tính ML trong một năm bất thường là không đáng tin cậy; So sánh tình trạng với quá khứ.
- Quên đầu vào quan trọng. Nếu bạn không nhập các sự kiện như mưa đá, sương giá và dịch bệnh, dự báo sẽ bị tăng cao.
- Đóng mô hình vào hiện trường. Đo lường trực tiếp như đếm số lượng bông/quả là điểm neo cuối cùng; Đừng bỏ qua nó.
- Tin tưởng một cách mù quáng vào hộp đen. Một dự đoán mà lý do không thể giải thích được sẽ không thể trở thành một quyết định mà không bị nghi ngờ.
Thận trọng: Dự báo lợi nhuận đưa ra các quyết định tài chính và hoạt động (hợp đồng, khoản vay, nhân viên). Một cam kết dựa trên dự báo quá lạc quan sẽ gây ra thiệt hại nghiêm trọng nếu nó không thành hiện thực. Trình bày ước tính dưới dạng nhiều khả năng và đưa ra các cam kết quan trọng dựa trên kịch bản thận trọng.
Tóm lại
Dự đoán năng suất là sự kết hợp của nhiều yếu tố đầu vào (cây trồng, đất đai, thời tiết, quản lý, lịch sử). Học máy nắm bắt các mẫu phức tạp, nhưng độ tin cậy của nó sụp đổ khi vượt ra ngoài dữ liệu huấn luyện; Mô hình cơ học đáng tin cậy hơn trong điều kiện mới nhưng khó thiết lập. Trí tuệ nhân tạo đẩy nhanh việc xây dựng cả hai phương pháp. Một ước tính tốt là một khoảng chứ không phải một điểm, được trình bày với mức độ tin cậy, được kiểm tra rủi ro ngoại suy và được xác minh bằng phép đo thực địa. Quá tự tin là sai lầm đắt giá nhất; Dự đoán là một khả năng, không phải là một cam kết.
Nhiệm vụ ứng dụng
Liệt kê các yếu tố đầu vào (đại diện) mà bạn có cho một loại cây trồng: năng suất trước đây trong vài năm, xu hướng NDVI, ngày trồng, lượng mưa trong giai đoạn quan trọng. Sử dụng AI để dự đoán lợi nhuận với các mẫu “ưu tiên tính năng” và “khoảng cách không chắc chắn” trong đơn vị này. Sau đó, cố tình loại bỏ đầu vào quan trọng (ví dụ: sự kiện mưa đá) rồi hỏi lại cũng như quan sát dự đoán thay đổi như thế nào. Viết trong một đoạn văn cách bạn sẽ xác minh dự báo trên đồng ruộng trước khi thu hoạch.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi muốn điểm ước tính chứ không phải phạm vi và mức độ tin cậy.
- [ ] Tôi đã so sánh điều kiện năm nay với năm ngoái và kiểm tra nguy cơ ngoại suy.
- [ ] Tôi đã kiểm tra để đảm bảo rằng các yếu tố đầu vào quan trọng (mưa đá, sương giá, dịch bệnh) không bị thiếu.
- [ ] Tôi đã so sánh lợi suất lịch sử ước tính và điểm chuẩn.
- [ ] Tôi lập kế hoạch xác minh bằng đo đạc ngoài đồng (số bắp/quả).