Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Прогноз болезней

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Потери урожая из-за болезней растений: Фермеры сталкиваются с проблемой своевременного выявления и предотвращения заболеваний растений, что приводит к значительным потерям урожая.
  2. Недостаток экспертных знаний: Многие фермеры не обладают достаточными знаниями для точной диагностики заболеваний и выбора правильных методов лечения.
  3. Высокие затраты на профилактику: Неэффективное использование ресурсов на профилактику заболеваний может привести к неоправданным затратам.

Типы бизнеса​

  • Фермерские хозяйства
  • Агропромышленные комплексы
  • Сельскохозяйственные кооперативы

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Раннее обнаружение заболеваний: Агент анализирует данные с датчиков, спутниковые снимки и другие источники для выявления ранних признаков заболеваний.
  2. Прогнозирование распространения болезней: Используя исторические данные и текущие условия, агент прогнозирует возможное распространение заболеваний.
  3. Рекомендации по лечению и профилактике: На основе анализа данных агент предоставляет рекомендации по эффективным методам лечения и профилактики.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в отдельное фермерское хозяйство.
  • Мультиагентное использование: Агент может работать в рамках агропромышленного комплекса, объединяя данные от нескольких фермерских хозяйств.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для анализа исторических данных и прогнозирования.
  • Компьютерное зрение: Для анализа спутниковых снимков и изображений растений.
  • NLP (Natural Language Processing): Для обработки текстовых данных, таких как отчеты и рекомендации.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные с датчиков, спутниковых снимков, метеорологических станций и других источников.
  2. Анализ данных: Используя машинное обучение и компьютерное зрение, агент анализирует данные для выявления признаков заболеваний.
  3. Генерация решений: На основе анализа агент предоставляет рекомендации по лечению и профилактике заболеваний.

Схема взаимодействия​

[Датчики] -> [Сбор данных] -> [Анализ данных] -> [Генерация решений] -> [Рекомендации]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей фермерских хозяйств.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов выявления и лечения заболеваний.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы фермерских хозяйств.
  5. Обучение: Обучение агента на исторических данных и текущих условиях.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

Для интеграции агента в бизнес-процессы используйте OpenAPI нашей платформы. Примеры запросов и ответов API приведены ниже.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "method": "POST",
  "url": "/api/predict",
  "headers": {
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "farm_id": "12345",
    "sensor_data": {
      "temperature": 25,
      "humidity": 60,
      "soil_moisture": 40
    },
    "satellite_images": ["base64_encoded_image1", "base64_encoded_image2"]
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "prediction": {
    "disease_risk": "high",
    "recommended_actions": [
      "Apply fungicide",
      "Increase irrigation"
    ]
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "method": "GET",
  "url": "/api/data",
  "headers": {
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "params": {
    "farm_id": "12345",
    "date_range": {
      "start": "2023-01-01",
      "end": "2023-01-31"
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": {
    "temperature": [25, 26, 24, ...],
    "humidity": [60, 62, 58, ...],
    "soil_moisture": [40, 42, 38, ...]
  }
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "method": "POST",
  "url": "/api/analyze",
  "headers": {
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "farm_id": "12345",
    "data": {
      "temperature": [25, 26, 24, ...],
      "humidity": [60, 62, 58, ...],
      "soil_moisture": [40, 42, 38, ...]
    }
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "disease_risk": "medium",
    "trends": {
      "temperature": "increasing",
      "humidity": "stable",
      "soil_moisture": "decreasing"
    }
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "method": "POST",
  "url": "/api/interact",
  "headers": {
    "Content-Type": "application/json"
  },
  "body": {
    "farm_id": "12345",
    "message": "What should I do if I see yellow spots on leaves?"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "response": "Yellow spots on leaves could indicate a fungal infection. It is recommended to apply a fungicide and increase air circulation around the plants."
}

Ключевые API-эндпоинты​

  • /api/predict: Прогнозирование риска заболеваний.
  • /api/data: Управление данными.
  • /api/analyze: Анализ данных.
  • /api/interact: Управление взаимодействиями.

Примеры использования​

Кейс 1: Раннее обнаружение заболевания​

Фермерское хозяйство "Зеленый луг" использовало агента для анализа данных с датчиков и спутниковых снимков. Агент выявил ранние признаки грибковой инфекции, что позволило фермерам своевременно принять меры и предотвратить потери урожая.

Кейс 2: Прогнозирование распространения болезни​

Агропромышленный комплекс "Агро-Сити" использовал агента для прогнозирования распространения вирусного заболевания. На основе прогнозов были приняты меры по карантину зараженных участков, что предотвратило массовое заражение.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты