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L’Australiano Grani di Ricerca e Sviluppo Corporation (GRDC) ha pubblicato sette richiesta distinta di gara (RFT) di questa settimana, in cerca di aiuto con la macchina di apprendimento di progetti per aiuti Australiano grani di settore.
Il GRDC ha detto che ha identificato la macchina di apprendimento di una tecnologia fondamentale con il potenziale per fornire un valore di grano Australiano coltivatori di assistere il GRDC di “indirizzare una vasta gamma di produzione di vincoli e opportunità”. Le opportunità sono determinati secondo la sua Ricerca, lo Sviluppo e l’Estensione del Piano di 2018-23 [PDF].
Il GRDC legge all’autorità costituita per programmare e investire in R&D per l’Australiano grani settore
Secondo il GRDC, le offerte sono in cerca di assistenza di macchina “comunità di apprendimento”, per sviluppare soluzioni che sono rilevanti per specifici problemi di grano coltivatori e ricercatori nel campo si trovano ad affrontare.
In particolare, il GRDC vuole stand up partnership tra fornitori e i suoi ricercatori per generare una “pipeline di apprendimento automatico di prodotti funzionanti a che indirizzo grani industria vincoli e opportunità”.
Ha detto di voler stabilire una macchina di apprendimento di Tecniche di Consultazione Group (TCG) consigliare la GRDC.
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Ci sono una manciata di casi d’uso determinato dal GRDC, ma è anche alla ricerca di candidati per presentare alcune altre idee. Essi sono i progetti a breve termine, i documenti di gara, ha detto, notando che sarebbero stati utilizzati per modellare il futuro a lungo termine di iniziative.
Uno dei progetti che l’GRDC ha evidenziato è determinare se la macchina di apprendimento può aiutare i grani industria di migliorare la comprensione e identificare il materiale genetico che può contribuire ad una robusta raccolto tolleranza allo stress.
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Un altro progetto è incentrato sul miglioramento coltivatore di decisione di contribuire a fornire più precise meteo e/o previsioni climatiche; mentre il GRDC è anche la speranza di machine learning può aiutare a acquisire conoscenze da colture e del suolo i dati di vincolo.
“Una ricchezza di campo mappato strati di dati sta diventando disponibili: Resa, multispettrali, topografica, elettromagnetica, elettroconduttivo, e meteo. Mentre commerciale mappatura analytics sono disponibili, ML modelli potrebbero essere sviluppati che sono meglio in grado di tenere conto variabilità spaziale,” ha scritto.
Si vuole essere in grado di accedere alle informazioni memorizzate in GRDC rapporti e di altre pubblicazioni di ricerca.
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