РЕАЛІЗАЦІЯ РІШЕННЯ НА ОСНОВІ ІНФРАСТРУКТУРИ MICROSOFT AZURE ДЛЯ УПРАВЛІННЯ АГРОПРОМИСЛОВИМ КОМПЛЕКСОМ
DOI 10.31673/2412-4338.2025.027357
Анотація
Впровадження сучасних хмарних технологій на основі штучного інтелекту (ШІ) в агропромисловий комплекс (АПК) є не лише інноваційним напрямком, але й необхідною умовою його розвитку та подолання викликів сьогодення, враховуючи постійне зростання попиту на продовольство, а також необхідність збереження природних ресурсів. Технології ШІ стають критично важливим інструментом для забезпечення сталого розвитку та ефективного управління аграрним сектором. Вони також сприяють зростанню продуктивності та точності прийняття управлінських рішень, уможливлюють швидке реагування на стрімкі зміни, що відбуваються в аграрному секторі у зв’язку з цифровою трансформацією цієї галузі й економіки в цілому. У статті наведено типові задачі машинного навчання (МН), що можуть бути застосовані в АПК для покращення бізнес-процесів. На основі хмарної платформи Microsoft Azure побудована архітектура, що забезпечує модульність, масштабованість, гнучкість, безпеку й інтеграцію різних компонентів для оптимізації бізнес-процесів АПК, а також ефективного управління в цілому. Для створення й розгортання моделей прогнозування та оптимізації використано Azure Machine Learning, що допоможе представникам аграрного сектору швидко адаптуватись до змін кліматичних умов та погодних явищ, прогнозувати врожайність, стан полів, ринкові ціни тощо, а також забезпечити гнучке управління бізнес-процесами через інтерактивні дашборди та API (налаштування RESTful API). Крім того, надані рекомендації для подальшого вдосконалення рішення з прогнозування в аграрному секторі із застосуванням хмарних технологій малими фермерськими господарствами, які мають обмежені ресурси. Реалізація запропонованого рішення на основі інфраструктури Microsoft Azure стане цінним ресурсом для фахівців, які залучені до цифрової трансформації аграрного сектору країни, розробників хмарних рішень для підтримки різних бізнес-процесів АПК, зокрема для реалізації типових задач машинного навчання (МН).
Ключові слова: хмарна інфраструктура, штучний інтелект, машинне навчання, аграрна індустрія, цифрова трансформація, великі набори даних.
