☀️ML для агрономов: предсказание солнечной радиации
С точки зрения практической агрономии, точная оценка солнечной радиации жизненно важна, т.к. это ключевой фактор в развитии сельскохозяйственных культур. Большинство существующих метеорологических станций по всему миру имеют датчики температуры и дождя, но очень немногие измеряют солнечную радиацию. Обычно измерение солнечной радиации обходится очень дорого из-за сложных датчиков (пиранометров и радиометров) и нехватки надежных данных. Поэтому группа исследователей из Университета Кордовы разработала ML-модели для прогнозирования солнечной радиации на юге Испании и в США.
Созданные ML-модели базируются не только на фактических измерениях, а обогащены данными о геоклиматических условиях местности (засушливость, расстояние до моря, высота и др). Для оценки суточной солнечной радиации предложенным нейросетевым алгоритмам из текущих данных нужна только информация о температуре воздуха, что обходится сравнительно дешево благодаря недорогим сенсорам и технологиям IoT. Для оптимизации гиперпараметров используются байесовские алгоритмы, а сами модели могут быть адаптированы к любой местности, в зависимости от ее засушливости. https://techxplore.com/news/2021-07-machine-based-thermal-solar.html