农业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;尤其是在印度，多年来农业一直是主要职业。到2050年，全球人口预计将超过90亿，这将需要农业产量增加70%来满足需求。在这篇文章中，客座作者Melanie写了关于人工智能和机器学习在农业中的应用．
人工智能和机器学习在农业中的应用
梅勒妮约翰逊
业务或行业的成功取决于几个因素，其中一个是有效的决策。缩小到农业，越来越多的东西，影响决策，包括气候变化，作物规格和土壤条件 - 所有人都要求农民每天都要优先考虑一件事。
多亏了人工智能和机器学习(ML)在美国，农民现在可以获得先进的数据和分析工具，以促进更好的农业，提高效率，减少浪费生物燃料和食品生产同时最大限度地减少对环境的负面影响。
在世界范围内,农业是5万亿美元的行业．根据福布斯对于人工智能和机器学习来说，农业是最多产的行业之一。根据Markets&Markets的数据，仅在农业领域的人工智能技术和解决方案上的支出预计将从2020年的10亿美元增长到2026年的40亿美元，实现25.5%的复合年增长率。
这篇文章试图解释机器学习在农业行业的各种应用，以及它们在农业革命中的整体影响。以下是我们将涵盖的四个主要类别:
- 作物管理
- 牲畜管理
- 现场环境管理
- 物种管理
作物管理
复杂的ML方法帮助农民预测收获产量，检测作物疾病，评估作物质量和鉴定植物物种：
●产量预测
在预测收获产量时，使作物供应与市场需求相匹配和作物管理以提高生产率变得至关重要。基于ml的方法，例如支持矢量机器支持向量机(SVM)是一种用于水稻种植的有监督的ML模型，目前正被应用于水稻产量的制图和估计。
●疾病检测
农民通常在种植区域喷洒农药，无论是在露天还是在温室，以提高产量。另外，农民现在可以将ML作为精确农业管理的一部分，根据时间、地点和受影响的作物施用农用化学品。
●作物质量评估
由于产品价格上涨并减少浪费，农民需要准确地检测和分类作物质量。机器可以使用数据来检测和揭示对整体作物质量有显着贡献的新特性。
●植物物种鉴定
机器自动化识别和分类，有效地缩短了分类时间。
牲畜管理
牲畜管理涉及一般的动物福利和牲畜生产。ML技术改善了畜牧业的各个领域，包括奶制品生产、动物健康维护、放牧和选择性育种。
●动物福利
一般动物福利看着动物行为和疾病检测。ML技术如深度摄像机追踪和监控农场周围的各种动物活动。ML-powered项圈、笼头和耳标传感器也可以收集数据，用于分析动物行为。
●牲畜生产
就像作物管理一样，ML为优化牛奶，肉类，鸡蛋和其他乳制品的生产提供准确的预测和估算耕种参数。例如，重量预测系统可以在屠宰日之前5个月估计公牛的未来重量，让农民有机会根据需要调整牛的饮食和生活条件。
现场环境管理
●土壤管理
农业专家试图了解土壤属性的复杂性作为自然资源。它是通过ML算法，可以研究和理解土壤水分，蒸发过程和温度等土壤动力学。
●水管理
农业用水管理对农艺、气候和水文平衡具有重大影响。基于ml的应用程序能够估计每天、每周或每月的蒸散量，最终导致灌溉系统的有效利用。此外，准确预测日露点温度有助于识别预期的天气现象，也有助于估算蒸散发和蒸发。
物种管理
●物种选择
物种选择是一个漫长的过程，包括寻找特定的基因，这些基因决定了水和营养的有效利用，对气候变化的适应能力，以及抵抗疾病的能力。
使用ML，农民可以分析大量的田间数据，以了解作物多年来在不同条件下的表现，以及在此过程中形成的新特征。从分析的数据中，更容易建立一个概率模型来预测哪些基因最有可能对植物产生有益的特征。
●物种认可
分类植物的传统方法是比较叶子颜色和形状。然而，ML通过分析有关叶子性质的更多信息的叶静脉形态来引入更准确和更快的分类方式，有时甚至使用航拍图像．
2050年，农业产业的预期挑战
2050年，农业产业预计农业产业将有两大挑战：
- 根据最近的一份报告联合国到2050年，世界人口将达到97亿(目前为77亿)。这意味着全球粮食系统将面临压力，预计将为新增的20亿人口提供粮食。
- 到2050年，由于全球变暖，增加城市化和水资源短缺等气候因素，难以提高收获产量。随着全球变暖，散热增加，海平面上升，害虫和疾病的源泉等负面问题将恶化。
ML是这些挑战的解毒剂。农业专家需要重新思考现有的农业系统，并准备申请ML以解决它们。例如，能够促进农业生产力的ML，同时保持对环境的影响最小。ML最终将帮助人类实现粮食安全。
结论
农民们正在更频繁地使用人工智能和ML模型来提高生产率，到目前为止，食品技术部门是这些创新的最大受益者。机器人和传感器等技术目前被用于管理和监控作物，以及收集与作物有关的数据。也就是说，ML应用于数字农业的机会越来越大。
ML是最大限度地提高农业生产力的安全方法，同时最大限度地减少对环境的影响。通过从作物中收集的数据，农民能够更好地了解作物，他们的基因和潜在疾病。此数据将帮助农民快速，通知和结果驱动的决策。最后，随着世界人口的增长，ML是解决粮食安全问题和稀缺，以满足全球食品系统需求上升的问题。
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媚兰:
Melanie Johnson是一位拥有丰富技术写作经验的AI和电脑视觉爱好者。
她对创新和人工智能驱动的解决方案充满热情，喜欢分享专家的见解，并对个人进行技术教育。
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