人工智能與農業：未來展望

眾所周知，農業是世界許多國家的主要職業。 世界銀行估計農業產業價值 5 萬億美元。 到 2025 年，它必須養活大約 90 億人。 但是，新增耕地數量只會增加4%。 有機產品的這種趨勢正迫使農業企業尋找替代化學品來控制雜草的方法。 在許多國家，勞動力短缺。

此外，人力勞動使生產成本過高。 在這種情況下，農業正在尋找優化土地利用、種植什麼以及人們在其上放牧什麼的方法。 一方面，農業產業是所有國家創新最保守的產業之一。 另一方面，農業長期以來一直在使用各種技術，可能除了遠古時代。

人工智能如何提供幫助？

農業中的人工智能是實現可持續發展的真正機會。 人工智能在改變糧食系統方面發揮著重要作用。 它還解決了糧食和營養不安全問題。 在農業領域，人工智能可以幫助優化甚至完全減輕人類的種植和收割等活動。 從而提高生產力和改善工作條件（以減少時間和勞動強度的形式）並確保更有效地利用自然資源。 包括簡化知識管理和規劃。

特別是隨著電子農業技術的快速發展，人工智能在農業機器人、土壤和作物監測、預測分析等重要領域的應用越來越廣泛。 鑑於氣候變化、人口增長和自然資源的枯竭，這些領域的進展可以顯著促進水土資源的保護。 這兩者都是以可持續方式保障糧食安全的關鍵。

人工智能和雜草控制

工作繼續改進世界各地的害蟲控制系統。 一種新的果園噴灑裝置正在美國進行測試。 該系統安裝在拖拉機上，超聲波傳感器確定樹的大小和距離。 數據分析產生具有正確功率和活性成分數量的噴霧射流。 實驗表明，通過這種方式可以節省高達 27% 的除草劑。

德國公司拜耳和波什也在研究智能噴塗技術。 該系統將能夠識別作物中的雜草，確定其種類並根據軟件中輸入的數據注入所需量的除草劑。

EcoRobotix 正在開發一種能夠在田野中漫遊、自行尋找和處理雜草的設備。 該公司估計，使用該設備將使除草劑的施用量減少 20 倍。

使用人工智能識別植物疾病

現代技術使診斷植物病害、選擇治療方法和計算估計損失變得容易。 此類服務的應用數量使農民能夠擴大他們的圖書館並增加可以識別的疾病數量。 通過簡單地提供受影響植物的圖片，可以在幾秒鐘內識別出疾病並提出治療建議。

診斷植物病害的服務之一是 Peat 的 Plantix 應用程序。 該應用程序允許您診斷 60 多種疾病。 該服務包含一個方便排序的大型圖像庫。 隨著上傳圖片數量的逐漸增加，診斷疾病的算法也在不斷完善。

Xarvio 數字平台上的 Scouting 應用程序很有用。 通過處理照片圖像，該應用程序能夠識別疾病、損害和植物發育障礙。 該服務能夠識別雜草並提供有關植物可用氮的數據。 當在植物附近檢測到危險的疾病或害蟲時，具有發送通知的功能。

因此，未來有很大的前景，即盡快識別植物病害並進行治療。 很快，我們將能夠使用不僅能識別植物疾病，還能根據疾病階段調節治療的技術。

領域和無人機

人工智能通過無人機的實時傳感器數據和可視化分析改進產量預測。 智能傳感器和無人機可以收集的數據量是天文數字。 這段實時視頻為農業專家提供了前所未有的全新信息集。 來自水分、肥料和土壤養分傳感器的數據現在可以分析每種作物隨時間的生長動態。 機器學習是結合強大數據集並提供優化產量建議的理想技術。 無人機是為農民收集重要數據的可靠平台。 人工智能、地面傳感器、紅外圖像和實時視頻分析都為農民提供了新的見解。 然後，這些可以改善作物健康和產量。

聯合國、國際機構和大型農業企業現在正在使用來自無人機的信息來改善害蟲控制。 未來，在田間使用帶有傳感器的無人機的紅外攝像頭數據將監測植物的健康水平。 使用人工智能的農業生產者將能夠在蟲害發生之前預測和檢測蟲害。

機器代替人

今天在一些地區，農業綜合企業部門的工人短缺。 這一因素使得基於人工智能和機器學習的智能拖拉機、農業機器人和機器人技術廣受歡迎。 因此，對於許多難以找到工人的農業企業來說，這是一個可行的選擇。 找不到足夠工人的大型農業企業和農業控股公司正在轉向機器人技術來耕種數百公頃的土地。

例如，對自動推進機器人進行編程以將肥料分配到每行作物有助於降低運營成本並進一步提高農田產量。 農業機器人的複雜性每天都在迅速增加。 因此，我們很快就會看到，機器人技術可能是無價的，甚至可以取代人類。

結論

綜上所述，可以說即使在農業領域，未來也在於人工智能。 正是人工智能技術正在幫助重新定義優化生產週期和提高創業活動效率的過程。

技術正在滲透到包括農業在內的所有工業領域。 它正在降低企業的成本，並使員工的日常工作更輕鬆。 同時提供新的工具來分析和根據有關生產過程的詳細數據做出明智的決策。 這不再是遙遠的未來，而是企業的現實。 尤其是那些追求可持續和諧發展的企業。 現在，不僅在經濟上，而且在環境和社會方面。