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人工智能和机器学习在农业中的前四大应用
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通过Tanmoy雷
最后更新于2021年11月30日
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;特别是在印度，农业多年来一直是主要职业。到2050年，全球人口预计将超过90亿，这就需要农业生产增加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
一个企业或行业的成功取决于几个因素，其中之一是有效的决策。缩小范围到农业，影响决策的因素越来越多，包括气候变化、作物规格和土壤条件——所有这些都要求农民每天优先考虑一件事而不是其他。
多亏了人工智能和机器学习在美国，农民现在可以使用先进的数据和分析工具，这将促进更好的耕作，提高效率，减少浪费生物燃料和粮食生产，同时尽量减少对环境的负面影响。
在世界范围内,农业是一个价值5万亿美元的产业．根据《福布斯》农业是人工智能和机器学习最肥沃的行业之一。根据Markets&Markets的数据，仅农业领域的人工智能技术和解决方案的支出预计将从2020年的10亿美元增长到2026年的40亿美元，达到25.5%的复合年增长率(CAGR)。
这篇文章试图解释机器学习在农业工业中的各种应用，以及它们在农业革命中的整体影响。以下是我们将讨论的四个主要类别:
- 作物管理
- 牲畜管理
- 现场条件管理
- 物种管理
作物管理
复杂的ML方法帮助农民预测收获产量、检测作物病害、评估作物质量和确定植物种类:
●产量预测
在预测收获产量时，将作物供应与市场需求和作物管理相匹配以提高生产力变得至关重要。ml支持的方法，例如支持向量机支持向量机(SVM)是一种用于水稻种植的有监督的ML模型，正被应用于水稻产量的测绘和估算中。
●疾病检测
农民通常在种植区域喷洒农药，无论是在露天还是温室环境，以提高产量。另外，农民现在可以使用毫升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业化学品。
●作物品质评价
为了提高产品价格和减少浪费，农民需要准确地检测和分类作物质量特征。机器可以利用数据来检测和揭示对作物整体质量有重大贡献的新特征。
●植物种类鉴定
机器自动化鉴定和分类植物种类，有效减少分类时间。
牲畜管理
牲畜管理涉及一般的动物福利和牲畜生产。ML技术改善了各个领域的畜牧养殖，包括乳制品生产、动物健康维护、放牧和选择性育种。
●动物福利
一般动物福利关注动物行为和疾病检测。ML技术，如深度视频摄像机跟踪和监测农场周围的各种动物活动。ML-powered项圈、缰绳和耳朵标签传感器还可以收集数据，用于分析动物行为。
●畜牧生产
就像作物管理一样，ML给出了对优化牛奶、肉、蛋和其他乳制品生产有用的农业参数的准确预测和估计。例如，一个体重预测系统可以在屠宰前5个月估计公牛未来的体重，让农民有机会根据需要调整公牛的饮食和生活条件。
现场条件管理
●土壤管理
农业专家试图了解土壤属性作为一种自然资源的复杂性。通过ML算法，可以研究和了解土壤动力学，如土壤水分、蒸发过程和温度。
●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的应用能够估算每日、每周或每月的蒸散量，最终导致灌溉系统的有效利用。此外，对日露点温度的准确预测有助于识别预期的天气现象，也有助于估算蒸散发和蒸发量。
物种管理
●品种选择
物种选择是一个漫长的过程，包括寻找特定的基因，这些基因决定了它们对水和养分的有效利用，对气候变化的适应能力，以及抵御疾病的能力。
通过ML，农民可以分析大量的田间数据，了解多年来在不同条件下的作物表现以及在这一过程中形成的新特征。从分析的数据中，可以更容易地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性状。
●物种识别
传统的植物分类方法是比较叶子的颜色和形状。然而，ML引入了一种更准确和更快的分类方法，通过分析叶脉形态，有更多的信息，叶子的性质，有时甚至使用航拍图像．
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到2050年农业产业的预期挑战
预计到2050年，农业将面临两大挑战:
- 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，需要为额外的20亿人提供粮食。
- 到2050年，由于全球变暖、城市化进程加快和水资源短缺等气候因素，粮食产量将难以增加。随着全球变暖，诸如热浪增加、海平面上升、病虫害变化等负面问题将会恶化。
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，并准备好应用毫升来解决这些问题。例如，ML被证明能够提高农业生产力，同时将对环境的影响降到最低。ML将最终帮助人类实现粮食安全。
结论
农民正在更频繁地使用AI和ML模型来提高生产力，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测作物，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是一种安全的方法，可以使农业生产力最大化，同时最小化对环境的影响。通过从作物中收集的数据，农民能够更好地了解作物、它们的基因和潜在的疾病。这些数据将帮助农民快速、知情和以结果为导向的决策。最后，随着世界人口的增长，ML是解决粮食安全和短缺问题的解决方案，以满足全球粮食系统不断增长的需求。
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媚兰:
梅勒妮·约翰逊是一名人工智能和计算机视觉爱好者，在技术写作方面有丰富的经验。
她热衷于创新和人工智能驱动的解决方案，喜欢分享专家见解，并对个人进行技术教育。
特色图片来源:分析方面
