人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和IoT傳感器為算法提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，可提高農(nóng)業(yè)效率，提高農(nóng)作物產(chǎn)量并降低食品生產(chǎn)成本。根據(jù)聯(lián)合國關(guān)于人口與饑餓的預(yù)測數(shù)據(jù)，到2050年，世界人口將增加20億，需要糧食生產(chǎn)力提高60%才能為他們提供食物。根據(jù)美國農(nóng)業(yè)部經(jīng)濟(jì)研究局的數(shù)據(jù)，僅在美國，種植，加工和分配食品的業(yè)務(wù)就達(dá)到1.7萬億美元。到2050年，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)顯示出潛力，可以幫助縮小全球另外20億人口的預(yù)期糧食需求差距。

農(nóng)業(yè)是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)中最肥沃的產(chǎn)業(yè)之一想象一下，在一個(gè)通常以數(shù)百英畝為單位的大型耕作區(qū)中，至少有40個(gè)基本流程可以同時(shí)跟蹤，出色和監(jiān)控。深入了解天氣，季節(jié)性陽光，動(dòng)物，鳥類，昆蟲的遷徙方式，特種肥料的使用，農(nóng)作物的殺蟲劑，種植周期和灌溉周期對機(jī)器學(xué)習(xí)的影響是一個(gè)完美的問題。作物周期在財(cái)務(wù)上如何成功從未如此依賴出色的數(shù)據(jù)。這就是為什么農(nóng)民，合作社和農(nóng)業(yè)發(fā)展公司加倍采用以數(shù)據(jù)為中心的方法，并擴(kuò)大了他們使用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和質(zhì)量的方式和規(guī)模。以下是人工智能在2021年有潛力改善農(nóng)業(yè)的十種方式：

1.使用基于人工智能和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)視系統(tǒng)監(jiān)視每個(gè)作物田的實(shí)時(shí)視頻源，以識別動(dòng)物或人類的違規(guī)行為，并立即發(fā)送警報(bào)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)減少了家畜和野生動(dòng)物意外破壞農(nóng)作物或在偏遠(yuǎn)農(nóng)場位置遭受闖入或入室盜竊的可能性。鑒于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)算法在視頻分析領(lǐng)域的快速發(fā)展，參與農(nóng)業(yè)的每個(gè)人都可以保護(hù)自己的田地和建筑物的外圍。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)視頻監(jiān)控系統(tǒng)可輕松擴(kuò)展到大規(guī)模農(nóng)業(yè)運(yùn)營，就像單個(gè)農(nóng)場一樣。隨著時(shí)間的流逝，可以對基于機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)視系統(tǒng)進(jìn)行編程或培訓(xùn)，以識別員工和車輛。Twenty20解決方案是基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)控領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，并且通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)來識別在現(xiàn)場工作的員工，已證明在保護(hù)遠(yuǎn)程設(shè)施，優(yōu)化作物和阻止侵入者方面有效。

2.人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)通過無人機(jī)的實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)和視覺分析數(shù)據(jù)改善作物產(chǎn)量預(yù)測。提供實(shí)時(shí)視頻流的智能傳感器和無人機(jī)捕獲的數(shù)據(jù)量為農(nóng)業(yè)專家提供了他們從未訪問過的全新數(shù)據(jù)集?，F(xiàn)在，可以結(jié)合水分，肥料和天然營養(yǎng)水平的地下傳感器數(shù)據(jù)來分析每種作物隨時(shí)間的生長方式。機(jī)器學(xué)習(xí)是結(jié)合大量數(shù)據(jù)集并提供基于約束的建議以優(yōu)化作物產(chǎn)量的理想技術(shù)。

3.產(chǎn)量映射是一種農(nóng)業(yè)技術(shù)，它依賴于監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來查找大規(guī)模數(shù)據(jù)集中的模式并實(shí)時(shí)了解它們的正交性，所有這些對于作物計(jì)劃而言都是無價(jià)的。在植被周期開始之前，有可能知道給定田地的潛在產(chǎn)量。通過結(jié)合使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來分析3D映射，傳感器的社會狀況數(shù)據(jù)和基于無人機(jī)的土壤顏色數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)專家現(xiàn)在可以預(yù)測給定作物的潛在土壤產(chǎn)量。完成了一系列飛行，以獲取最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集。

4.聯(lián)合國，國際機(jī)構(gòu)和大規(guī)模農(nóng)業(yè)行動(dòng)正在率先將無人機(jī)數(shù)據(jù)與地面?zhèn)鞲衅飨嘟Y(jié)合，以改善害蟲管理。通過將無人機(jī)的紅外熱像儀數(shù)據(jù)與可監(jiān)測植物相對健康水平的傳感器相結(jié)合，使用人工智能的農(nóng)業(yè)團(tuán)隊(duì)可以在蟲害發(fā)生之前進(jìn)行預(yù)測和識別。

5.如今，農(nóng)業(yè)工人短缺，使得基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能拖拉機(jī)，農(nóng)用機(jī)器人和機(jī)器人技術(shù)成為許多難以找到工人的偏遠(yuǎn)農(nóng)業(yè)行動(dòng)的可行選擇。大型農(nóng)業(yè)企業(yè)找不到足夠的員工，只能轉(zhuǎn)向機(jī)器人技術(shù)來獲取數(shù)百英畝的農(nóng)作物，同時(shí)還為偏遠(yuǎn)地區(qū)的周邊地區(qū)提供安全保障。對自行式機(jī)器人機(jī)械設(shè)備進(jìn)行編程以在每行農(nóng)作物上分配肥料，有助于降低運(yùn)營成本并進(jìn)一步提高田間產(chǎn)量。

6.通過消除阻礙將新鮮，更安全的農(nóng)作物推向市場的障礙，改善農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的可追溯性是當(dāng)今的必須。大流行在2020年加快了在所有農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈中采用跟蹤和追溯能力，并將在今年繼續(xù)推動(dòng)其采用。一個(gè)管理良好的跟蹤系統(tǒng)可以通過提供更好的可見性和對整個(gè)供應(yīng)鏈的控制來幫助減少庫存減少。最新的跟蹤系統(tǒng)可以區(qū)分入庫貨物的批次，批次和容器級別的物料分配。大多數(shù)先進(jìn)的跟蹤系統(tǒng)都依靠先進(jìn)的傳感器來獲取有關(guān)每批貨物狀況的更多信息。RFID和IoT傳感器現(xiàn)在在整個(gè)制造過程中變得越來越普遍。沃爾瑪進(jìn)行了一項(xiàng)試點(diǎn)，以研究RFID如何簡化配送中心的跟蹤和跟蹤性能，并比手動(dòng)方法提高效率16倍。

7.優(yōu)化可生物降解農(nóng)藥的正確混合并將其應(yīng)用僅限于需要進(jìn)行處理以降低成本，同時(shí)提高產(chǎn)量的田間地區(qū)，是當(dāng)今農(nóng)業(yè)中AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的最常見用途之一。通過將智能傳感器與無人機(jī)的可視數(shù)據(jù)流結(jié)合使用，農(nóng)業(yè)AI應(yīng)用程序現(xiàn)在可以檢測出種植區(qū)感染最嚴(yán)重的地區(qū)。然后，使用監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)算法，他們可以定義農(nóng)藥的最佳組合，以減少有害生物的威脅，進(jìn)一步擴(kuò)散并感染健康的農(nóng)作物。

8.基于有助于預(yù)測總產(chǎn)量的單產(chǎn)率的農(nóng)作物價(jià)格預(yù)測在確定給定農(nóng)作物的定價(jià)策略時(shí)是無價(jià)的。了解農(nóng)作物的收成率和質(zhì)量水平有助于農(nóng)業(yè)公司，合作社和農(nóng)民更好地商討收成的最佳價(jià)格?？紤]給定作物的總需求，以確定給定作物的價(jià)格彈性曲線是無彈性，單一還是高度彈性，從而確定了定價(jià)策略。僅了解這些數(shù)據(jù)，每年就可以為農(nóng)業(yè)企業(yè)節(jié)省數(shù)百萬美元的收入。

9.尋找灌溉系統(tǒng)的滲漏，優(yōu)化灌溉系統(tǒng)并衡量頻繁的農(nóng)作物灌溉如何有效提高產(chǎn)量，這是AI有助于提高農(nóng)業(yè)效率的所有領(lǐng)域。在北美許多地區(qū)，水是最稀缺的資源，尤其是在最依賴農(nóng)業(yè)為核心業(yè)務(wù)的社區(qū)中。有效地使用它可能意味著農(nóng)場或農(nóng)業(yè)經(jīng)營保持盈利與否之間的差異。線性編程通常用于計(jì)算給定田地或農(nóng)作物達(dá)到可接受的產(chǎn)量水平所需的最佳水量。有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是確保田地和農(nóng)作物獲得足夠的水以優(yōu)化產(chǎn)量而又不會浪費(fèi)任何過程的理想選擇。

10.監(jiān)測牲畜的健康狀況，包括生命體征，日?；顒?dòng)水平和食物攝入量，確保其健康狀況是農(nóng)業(yè)中人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展最快的方面之一。了解每種牲畜如何對飲食和寄宿條件做出反應(yīng)，對于了解如何長期對其進(jìn)行最佳治療非常重要。利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來了解維持日常奶牛競爭和幸福的原因，生產(chǎn)更多的牛奶至關(guān)重要。對于許多依靠牛和牲畜的農(nóng)場而言，這一領(lǐng)域?yàn)檗r(nóng)場如何增加利潤開辟了全新的視野。