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1. WO2020009966 - ATTRIBUTION AUTOMATIQUE D’HYBRIDES OU DE SEMENCES À DES CHAMPS À DES FINS DE PLANTATION

Numéro de publication WO/2020/009966
Date de publication 09.01.2020
N° de la demande internationale PCT/US2019/040073
Date du dépôt international 01.07.2019
CIB
G06Q 40/00 2012.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
40Finance; Assurance; Stratégies fiscales; Traitement des impôts sur les sociétés ou sur le revenu
CPC
A01B 79/005
AHUMAN NECESSITIES
01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
BSOIL WORKING IN AGRICULTURE OR FORESTRY; PARTS, DETAILS, OR ACCESSORIES OF AGRICULTURAL MACHINES OR IMPLEMENTS, IN GENERAL
79Methods for working soil
005Precision agriculture
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 20/10
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
10using kernel methods, e.g. support vector machines [SVM]
G06N 20/20
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
20Ensemble learning
G06N 3/006
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
004Artificial life, i.e. computers simulating life
006based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. single "avatar", social simulations, virtual worlds or particle swarm optimisation
G06N 3/126
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
12using genetic models
126Genetic algorithms, i.e. information processing using digital simulations of the genetic system
Déposants
  • THE CLIMATE CORPORATION [US]/[US]
Inventeurs
  • REICH, Timothy
  • YANG, Xiao
  • EHLMANN, Tonya
  • BULL, Jason
  • XIE, Yao
  • SHAH, Nikisha
  • SORGE, Matthew
Mandataires
  • MILLER, Kevin W.
  • IMAM, Maryam
  • KARLIN, Elliot Hershel
  • JANG, Raeeun
  • STONE, Adam C.
  • HICKMAN, Brian D.
  • MILLER, Brian N.
  • LEDESMA, Daniel D.
  • BECKER, Edward A.
  • PAPANYAN, Khachatur V.
  • BINGHAM, Marcel K.
  • KULCZYCKA, Malgorzata A.
  • BASSETT, Sarah S.
  • MEIKLE, Tammy L.
  • MADRAK, Jeffrey R.
  • LIU, Agatha L.
  • ORICH, Christine E.
  • PALERMO, Christopher J.
  • WANG, Tina T.
  • YANG, Cato
  • BAJWA, Sanjeev
  • ZHAO, Tianci
Données relatives à la priorité
16/042,01523.07.2018US
62/693,24502.07.2018US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) AUTOMATICALLY ASSIGNING HYBRIDS OR SEEDS TO FIELDS FOR PLANTING
(FR) ATTRIBUTION AUTOMATIQUE D’HYBRIDES OU DE SEMENCES À DES CHAMPS À DES FINS DE PLANTATION
Abrégé
(EN)
Techniques are provided for assigning hybrid products or seed products to agricultural fields with optimal yield performance. In one embodiment, a method comprises receiving datasets specifying agricultural fields and inventories of hybrid products or seed products; obtaining input data comprising relative maturity values, historic yield values, and mean yield values for regions; calculating pair datasets consisting of permutations of product assignments and corresponding converse assignments of products and fields; inputting specified features of the pair dataset(s) to a trained machine learning model to yield POS values for each of the product assignments and its corresponding converse assignment; blending the POS values with field classification data using an operations research model to result in creating and storing score values for each of the product assignments and the corresponding converse assignments; generating and causing displaying at least the product assignments in a graphical user interface display of a client computing device.
(FR)
La présente invention concerne des techniques pour attribuer des produits hybrides ou des produits de semence à des champs agricoles avec une performance optimale de rendement. Dans un mode de réalisation, un procédé comprend la réception d’ensembles de données spécifiant des champs agricoles et des inventaires de produits hybrides ou de produits de semence ; l’obtention de données d’entrée comprenant des valeurs de maturité relative, des valeurs de rendement historiques et des valeurs de rendement moyennes pour des régions ; le calcul d’ensembles de données appariées constitués de permutations d’attributions de produits et d’attributions réciproques correspondantes de produits et de champs ; l’entrée de caractéristiques spécifiées du ou des ensembles de données appariés dans un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour obtenir des valeurs de POS pour chacune des attributions de produit et son attribution réciproque correspondante ; le mélange des valeurs de POS avec des données de classification de champs à l’aide d’un modèle de recherche d’opérations pour provoquer la création et le stockage de valeurs de score pour chacune des attributions de produit et des attributions réciproques correspondantes ; la génération et l’affichage d’au moins les attributions de produit sur un affichage d’interface utilisateur graphique d’un dispositif informatique client.
Également publié en tant que
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