Discovery and Learning of Processes in Agriculture

הרקע לפרויקט:

אחד מהאתגרים הגדולים בשנים הקרובות הוא גידול מזון באיכות ובכמות מספיקה לאוכלוסיית העולם הגדלה. מבחינה כלכלית - שוק החקלאות והגידולים החקלאיים הוא אחד מהגדולים ביותר. יש שם ומושקע שם הרבה מאוד כסף. יתרה מכך, סטרטאפים רבים קמים בתחום הזה מתוך הבנה שזהו אחד האתגרים הגדולים ביותר. ולכן תחום החקלאות מתפתח ומשלב טכנולוגיות מתקדמות של בינה מלאכותית, שימוש בלווינות, השבחה של זרעים, אוטומציה ורובוטיקה בתחומים נקודתיים. עם זאת, אין ראייה כוללת של איך כלל המרכיבים הללו מתקשרים ומשפיעים אחד על השני ועל תפוקת ואיכות הגידולים. יתרה מכך, חקלאים רבים כיום מקבלים החלטות על בסיס ניסיון קודם ולעיתים זה לא מספיק.
מטרת הפרויקט היא ללמוד מודל של גידולים חקלאיים מנתונים ואת כללי ההחלטה הרלוונטיים בכדי לשפר את התפוקה החקלאית.

מטרת הפרויקט:

מטרת הפרויקט היא ללמוד מודל של גידולים חקלאיים מנתונים ואת כללי ההחלטה הרלוונטיים בכדי לשפר את התפוקה החקלאית.

תכולת הפרויקט:

1. החלטות על סוגי גידולים
2. קביעת מתודולוגיה לניתוח נתונים קיימים, במידת הצורך איסוף נתונים.
3. יישום שיטות כריית תהליכים ולמידת מכונה בכדי לגלות מודל של הגידולים החקלאיים.
4. זיהוי נקודות החלטה במודל והעשרתו (למידת נקודות החלטה).
5. בניית מערכת תוכנה התומכת בתהליך (מקבלת נתונים חקלאיים, לומדת מודל תהליך).

קורסי קדם:

קורסי עיבוד וניהול נתונים בציונים טובים, קורס למידת מכונה בציון טוב, יכולת אנליטית טובה.

דרישות נוספות:

מידול וכריית תהליכים, בינה מלאכותית
קשר כלשהוא לחקלאות - לא הכרחי אך יוסיף (בכל מקרה בעבודה משולבת מומחית מכון וולקני)

מקורות:

ינתן בהמשך