ТЕМА 10. Smart технології та AI в меліорації

Глибоке навчання використовує складні нейронні мережі для вирішення завдань, які виходять за рамки можливостей класичних ML-моделей:

·       Convolutional Neural Networks (CNNs): Ці мережі використовуються для аналізу зображень і дозволяють здійснювати раннє виявлення хвороб та стресу рослин. Оскільки значна частина стресу (наприклад, хлороз або затримка росту) може бути прямо чи опосередковано спричинена порушеннями водного режиму або накопиченням солей у ґрунті, CNNs стають важливим інструментом діагностики ефективності меліорації.²

·       Long Short-Term Memory (LSTM): Мережі LSTM, спеціально розроблені для обробки та прогнозування часових рядів, є необхідними для оцінки динаміки здоров’я ґрунту та водного режиму, а також для точного прогнозування врожайності.²

Застосування AI-моделей дозволяє виявити неінтуїтивні, але критично важливі змінні, що керують процесами деградації ґрунтів. Наприклад, дослідження засолення ґрунтів у пустельних районах із застосуванням ML-системи показало, що ключовими предикторами є не тільки вологість ґрунту (яка пояснює 71.33% варіативності), але й концентрація підземного CO₂ (13.83%).¹³ Це відкриття вказує на те, що динаміка засолення є результатом складних геохімічних процесів, пов’язаних з утворенням солей та карбонатів, а не лише прямим гідрологічним фактором. Здатність AI ідентифікувати такі приховані залежності вимагає переосмислення традиційних меліоративних моделей, які зазвичай базуються на спрощених рівняннях дифузії солей та мінералізації зрошувальної води.¹⁴

Таблиця 2: Застосування AI/ML Алгоритмів у Ключових Меліоративних Викликах