Description: Ta książka bada skrzyżowanie uczenia maszynowego (ML), sztucznej inteligencji (AI) i rolnictwa, koncentrując się na ulepszaniu praktyk rolniczych poprzez rozwiązania oparte na danych. Zaczyna się od oceny systemów nawożenia i nawadniania, zajmując się wyzwaniami integracyjnymi i podstawowymi komponentami, takimi jak czujniki, interfejsy komunikacyjne i mechanizmy nawożenia. Książka podkreśla trudności w wyborze odpowiednich modeli ze względu na mnogośc opcji, co prowadzi do opóźnień i wyższych kosztów. Aby temu zaradzic, porównano modele nawożenia i nawadniania w oparciu o wskaźniki wydajności, takie jak dokladnośc, koszt, zlożonośc i skalowalnośc. Proponuje również ulepszenia, takie jak fuzja modeli, w celu poprawy wydajności systemu i zmniejszenia wysilków związanych z walidacją. Teza wprowadza strukturę "MSMRBEF" do monitorowania gleby, wykorzystując bioinspirowane przetwarzanie zespolowe i algorytmy genetyczne do rekomendowania upraw w oparciu o warunki środowiskowe. Przedstawiono model "LEIFMCY", niedrogie, oparte na IoT rozwiązanie do analizy plonów bawelny, optymalizujące plony poprzez monitorowanie gleby w czasie rzeczywistym i analizę predykcyjną.
