Роль алгоритмов машинного обучения в оптимизации сельскохозяйственного производства: обзор международного опыта и адаптация к условиям Эфиопии
Authors: Мекеча Б.Б. , Горбатов А.В. 
Published: January 2025

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности сельскохозяйственного производства в условиях растущей потребности в продовольственной безопасности, особенно в странах с низким уровнем экономического развития, таких как Эфиопия. Основная цель работы заключается в исследовании возможностей применения алгоритмов машинного обучения для оптимизации агропроизводственных процессов и адаптации международного опыта к специфическим условиям Эфиопии. Методологический подход включает анализ современной научной литературы, посвященной использованию машинного обучения в сельском хозяйстве, и систематизацию успешных практик применения таких алгоритмов, как CNN, LSTM, RNN и Q-Learning. Проведено исследование особенностей сельскохозяйственного сектора Эфиопии, включая существующие барьеры для внедрения передовых технологий. Результаты работы демонстрируют, что алгоритмы машинного обучения обладают значительным потенциалом для повышения урожайности, улучшения мониторинга состояния почвы и культур, а также прогнозирования климатических рисков. В частности, использование данных, полученных с беспилотников и сенсоров, способствует созданию точных моделей для управления процессами в сельском хозяйстве. Выявлены ключевые препятствия, такие как недостаток финансирования, отсутствие специализированной инфраструктуры для обработки данных и низкая доступность технологий. Выводы исследования подчеркивают необходимость привлечения государственных и международных инвестиций, создания адаптированных баз данных и разработки моделей, учитывающих локальные особенности. Представленные материалы имеют практическую ценность для разработки стратегий цифровизации сельского хозяйства и предотвращения продовольственных кризисов в странах с аналогичными проблемами.
The relevance of this study is driven by the need to enhance the efficiency of agricultural production in response to the growing demand for food security, particularly in economically underdeveloped countries such as Ethiopia. The main objective of the research is to explore the potential application of machine learning algorithms to optimize agricultural processes and adapt international practices to the specific conditions of Ethiopia. The methodological approach includes an analysis of contemporary scientific literature on the use of machine learning in agriculture and the systematization of successful practices involving algorithms such as CNN, LSTM, RNN, and Q-Learning. The study investigates the characteristics of Ethiopia's agricultural sector, including existing barriers to the adoption of advanced technologies. The results highlight that machine learning algorithms hold significant potential for increasing crop yields, improving soil and crop monitoring, and forecasting climate risks. Specifically, utilizing data from drones and sensors enables the creation of precise models for managing agricultural processes. However, key challenges such as insufficient funding, a lack of specialized data processing infrastructure, and limited access to technology have been identified. The study concludes by emphasizing the importance of attracting governmental and international investments, developing tailored databases, and creating models that account for local conditions. The findings provide practical value for developing strategies to digitize agriculture and prevent food crises in countries facing similar challenges.