农业人工智能：使用现代人工智能解决传统农业问题

概述

• 农业生命周期

• 传统农业技术在农业中面临的挑战。

人工智能

人工智能基于这样的原则，即可以以机器可以轻松模仿和执行任务的方式定义人类智能，从最简单到更复杂的任务。 人工智能的目标包括学习、推理和感知。

“我们正处于人工智能黄金时代的开端。 最近的进步已经导致了以前存在于科幻领域的发明——而我们只触及了可能的表面。”
——杰夫·贝佐斯，亚马逊首席执行官

一些例子，自动驾驶汽车上的视觉识别系统，在推荐引擎中根据你过去购买的东西推荐你可能喜欢的产品，Apple iPhone 上 Siri 虚拟助手的语音和语言识别。

人工智能正在对该行业的所有领域产生巨大影响。 每个行业都希望通过使用智能机械来实现某些工作的自动化。

农业和农业是世界上最古老和最重要的职业之一。 它在经济领域发挥着重要作用。 在全球范围内，农业是一个价值 5 万亿美元的产业。

到 2050 年，全球人口预计将超过 70 亿，这需要将农业产量增加 XNUMX% 才能满足需求。 随着世界人口的增加，土地水和资源变得不足以继续供需链。 因此，我们需要一种更聪明的方法，并在我们如何耕种和提高生产力方面变得更有效率

在本文中，我将介绍农民使用传统耕作方法面临的挑战，以及人工智能如何通过使用更有效的方法取代传统方法并帮助世界变得更美好，从而引发农业革命。

农业生命周期

我们可以将农业过程分为不同的部分：

准备土壤: 这是农耕的初始阶段，农民为播种准备土壤。 这个过程包括破坏大块土壤并清除碎屑，如木棍、岩石和根部。 此外，添加肥料和有机物取决于作物的类型，为作物创造理想的环境。

播种： 这个阶段需要注意两颗种子之间的距离，播种深度。 在这个阶段，温度、湿度和降雨等气候条件起着重要作用。

添加肥料：保持土壤肥力是一个重要因素，这样农民才能继续种植有营养的作物和健康的作物。 农民转向化肥是因为这些物质含有植物养分，如氮、磷和钾。 肥料只是施用于农田的种植养分，以补充土壤中天然存在的所需元素。 这个阶段也决定了作物的质量

灌溉：这个阶段有助于保持土壤湿润和保持湿度。 浇水不足或过度浇水会阻碍作物的生长，如果处理不当，可能会导致作物受损。

杂草保护：杂草是生长在农作物附近或农场边界的不需要的植物。 杂草保护很重要，因为杂草会降低产量、增加生产成本、干扰收成并降低作物质量

收获： 这是从田间采集成熟作物的过程。 这项活动需要大量劳动力，因此这是一项劳动密集型活动。 此阶段还包括收获后处理，例如清洁、分类、包装和冷却。

存储： 收获后系统的这一阶段，在此阶段产品以保证粮食安全的方式保存，而不是在农业时期。 它还包括作物的包装和运输。

农民使用传统耕作方法面临的挑战

列出农业领域存在的一般挑战。

o 在农业中，降雨、温度和湿度等气候因素在农业生命周期中发挥着重要作用。 越来越多的森林砍伐和污染导致气候变化，因此农民很难做出准备土壤、播种和收获的决定。

o 每种作物都需要土壤中的特定营养。 土壤中需要氮（N）、磷（P）和钾（K）3种主要养分。 养分缺乏会导致农作物质量下降。

o 正如我们从农业生命周期中看到的那样，杂草保护起着重要作用。 如果不加以控制，它会导致生产成本增加，还会从土壤中吸收养分，从而导致土壤营养不足。

人工智能在农业中的应用

该行业正在转向人工智能技术，以帮助生产更健康的作物、控制害虫、监测土壤和生长条件、为农民组织数据、帮助减轻工作量并改善整个食品供应链中与农业相关的广泛任务.

天气预报的用途： 随着气候条件的变化和污染的增加，农民很难确定播种的正确时间，在人工智能的帮助下，农民可以通过天气预报分析天气状况，帮助他们计划可以种植的作物类型以及何时种植播下种子。

土壤和作物健康监测系统: 土壤类型和土壤营养是影响作物种植类型和作物质量的重要因素。 由于森林砍伐的增加，土壤质量正在下降，很难确定土壤的质量。

一家德国科技初创公司 PEAT 开发了一种名为 Plantix 的基于人工智能的应用程序，该应用程序可以识别土壤中的营养缺乏，包括植物病虫害，农民还可以通过这些应用了解如何使用有助于提高收成质量的肥料。 此应用程序使用基于图像识别的技术。 农民可以使用智能手机捕捉植物的图像。 我们还可以通过此应用程序的短视频看到土壤恢复技术以及提示和其他解决方案。

同样，Trace Genomics 是另一家基于机器学习的公司，帮助农民对农民进行土壤分析。 这种类型的应用程序可以帮助农民监测土壤和作物的健康状况，并以更高的生产力生产健康的作物。

分析 无人机的作物健康： SkySqurrel Technologies 带来了基于无人机的 Ariel 成像解决方案，用于监测作物健康。 在这种技术中，无人机从田间捕获数据，然后通过 USB 驱动器将数据从无人机传输到计算机并由专家进行分析。

该公司使用算法分析捕获的图像并提供包含农场当前健康状况的详细报告。 它帮助农民识别害虫和细菌，帮助农民及时使用害虫防治和其他方法采取必要的行动

精准农业和预测分析： 人工智能在农业中的应用已经开发了一些应用程序和工具，通过为农民提供有关水资源管理、轮作、及时收获、种植作物类型、最佳种植、害虫侵袭、营养管理等方面的适当指导，帮助农民进行不准确和受控的耕作。

在将机器学习算法与卫星和无人机捕获的图像结合使用时，人工智能技术可以预测天气状况，分析作物可持续性，并利用温度、降水等数据评估农场是否存在病虫害和植物营养不良，风速和太阳辐射。

没有网络连接的农民现在可以使用像支持短信的手机和播种应用程序这样简单的工具来获得人工智能的好处。 同时，拥有 Wi-Fi 接入的农民可以使用 AI 应用程序为他们的土地获得持续的 AI 定制计划。 借助此类物联网和人工智能驱动的解决方案，农民可以在不消耗宝贵自然资源的情况下满足世界对增加粮食可持续增长产量和收入的需求。

未来，人工智能将帮助农民发展成为农业技术专家，利用数据优化单行植物的产量

农业机器人： 人工智能公司正在开发可以在农田轻松执行多项任务的机器人。 与人类相比，这种类型的机器人经过训练可以以更快的速度和更高的产量控制杂草和收割庄稼。

这些类型的机器人经过培训，可以检查农作物的质量，并在采摘和包装农作物的同时检测杂草。 这些机器人还能够应对农业劳动力面临的挑战。

启用人工智能的系统来检测害虫： 害虫是损害农作物的农民的最大敌人之一。

人工智能系统使用卫星图像，并使用人工智能算法将其与历史数据进行比较，检测是否有昆虫降落，以及哪种昆虫降落，如蝗虫、蚱蜢等。并将警报发送到农民的智能手机，以便农民可以采取所需的预防措施和使用所需的害虫控制，因此人工智能可以帮助农民对抗害虫。

结论

农业中的人工智能不仅可以帮助农民实现农业自动化，还可以转向精准耕作，在使用更少资源的同时提高作物产量和质量。

参与改进机器学习或基于人工智能的产品或服务（如农业培训数据、无人机和自动化机器制造）的公司将在未来获得技术进步，将为该领域提供更多有用的应用，帮助世界解决粮食生产问题不断增长的人口。

资料来源：https://www.fintechnews.org/artificial-intelligence-in-agriculture-using-modern-day-ai-to-solve-traditional-farming-problems/