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2021年有潛力改善農(nóng)業(yè)的10種方式

   日期:2021-02-23     來源:網(wǎng)絡(luò)    瀏覽:455    
核心提示:有數(shù)據(jù)顯示,農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能技術(shù)和解決方案方面的支出預(yù)計將從2020年的10億美元增長到2026年的40億美元;到2025年,全球在智
       有數(shù)據(jù)顯示,農(nóng)業(yè)領(lǐng)域人工智能技術(shù)和解決方案方面的支出預(yù)計將從2020年的10億美元增長到2026年的40億美元;到2025年,全球在智能、互聯(lián)農(nóng)業(yè)技術(shù)和系統(tǒng)(包括人工智能和機器學(xué)習(xí))上的支出預(yù)計將使收入增加兩倍,達(dá)到153億美元。

       當(dāng)前,農(nóng)民、合作社和農(nóng)業(yè)發(fā)展公司正在加倍使用以數(shù)據(jù)為中心的方法,并擴大他們使用人工智能和機器學(xué)習(xí)來提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和質(zhì)量的范圍和規(guī)模。以下是人工智能在2021年有潛力改善農(nóng)業(yè)的10種方式:

       1.使用基于人工智能和機器學(xué)習(xí)的監(jiān)控系統(tǒng)來保護(hù)農(nóng)田。通過智能攝像機實時監(jiān)控每個農(nóng)田,識別動物或人的違規(guī)行為,并立即發(fā)送警報,從而降低家養(yǎng)和野生動物意外毀壞莊稼或在偏遠(yuǎn)農(nóng)場遭遇入室盜竊的可能性,達(dá)到保護(hù)自己的田地和建筑物的周邊的效果。

       2.人工智能和機器學(xué)習(xí)通過實時傳感器數(shù)據(jù)和無人機的視覺分析數(shù)據(jù)提高預(yù)期作物產(chǎn)量。智能傳感器和提供實時視頻流的無人機捕捉到大量數(shù)據(jù),為農(nóng)業(yè)專家提供了全新的數(shù)據(jù)集,包括土壤水分、肥料和自然營養(yǎng)水平,專家們可以用之來分析每一種作物隨時間的生長模式,使作物產(chǎn)量在各項約束條件內(nèi)達(dá)到最大化。

       3.產(chǎn)量映射是一種農(nóng)業(yè)技術(shù),它依賴監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中尋找模式,并實時理解它們的正交性。通過結(jié)合機器學(xué)習(xí)技術(shù)來分析3D地圖、來自傳感器的環(huán)境狀況數(shù)據(jù)以及基于無人機的土壤顏色數(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。

       4.將無人機數(shù)據(jù)與地面?zhèn)鞲衅飨嘟Y(jié)合,以改善害蟲管理。利用無人機的紅外攝像數(shù)據(jù),再結(jié)合田間傳感器,可以監(jiān)測植物的相對健康水平,使用人工智能的農(nóng)業(yè)團(tuán)隊可以在害蟲大規(guī)模泛濫之前預(yù)測和識別蟲害。

       5.智能拖拉機、農(nóng)業(yè)機器人成為許多難以找到工人的偏遠(yuǎn)地區(qū)農(nóng)業(yè)作業(yè)的可行選擇。如今,農(nóng)業(yè)工人短缺,使用機器人來種植數(shù)百英畝的農(nóng)作物,將肥料分配到每行作物上,有助于解決勞動力不足的問題,并進(jìn)一步降低運營成本、提高農(nóng)田產(chǎn)量,同時也為偏遠(yuǎn)地區(qū)提供了一定的安全保障。

       6.改善農(nóng)業(yè)供應(yīng)鏈的跟蹤和可追溯性。一個最先進(jìn)的跟蹤系統(tǒng)可以區(qū)分入境裝運的批次和集裝箱級別的材料分配,可預(yù)見性的減少庫存收縮。制造業(yè)正在廣泛使用RFID和物聯(lián)網(wǎng)傳感器,以提高配送中心跟蹤溯源性能的效率。

       7.優(yōu)化生物可降解農(nóng)藥的正確組合,并將其應(yīng)用限制在需要處理的領(lǐng)域。通過使用智能傳感器與無人機的可視數(shù)據(jù)流相結(jié)合,農(nóng)業(yè)人工智能應(yīng)用可以檢測種植區(qū)感染最嚴(yán)重的區(qū)域。利用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,他們可以確定殺蟲劑的最佳組合,以削減害蟲進(jìn)一步蔓延和感染健康作物的威脅。

       8.基于產(chǎn)量的作物價格預(yù)測有助于預(yù)測總產(chǎn)量。考慮對某一特定作物的總需求,以確定某一特定作物的價格彈性曲線是無彈性的、單一的還是高彈性的,以此決定定價策略將是什么。單單了解這些數(shù)據(jù),每年就可以為農(nóng)業(yè)企業(yè)節(jié)省數(shù)百萬美元的收入損失。

       9.優(yōu)化灌溉系統(tǒng)。線性規(guī)劃通常用于計算給定農(nóng)田或作物達(dá)到可接受的產(chǎn)量所需的最佳水量。有監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)算法是理想的,可以確保農(nóng)田和作物獲得足夠的水,以優(yōu)化產(chǎn)量,而不會在過程中浪費任何水。

       10.監(jiān)測牲畜的健康。利用人工智能和機器學(xué)習(xí)來了解是什么讓奶牛每天都爭強斗強、開心快樂,生產(chǎn)更多的牛奶是至關(guān)重要的。對于許多依靠奶牛和牲畜為生的農(nóng)場來說,這一領(lǐng)域為農(nóng)場如何變得更有利可圖開辟了全新的視野。
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