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AI技术赋能新智慧,农业发展踏上积极道路
来源:全球创新发展网 | 作者:佳忆 | 发布时间: 2021-03-19 | 2401 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ ▶ | 分享到:
人工智能的稳步发展,相关的应用也渗入到了农业领域。AI时代让这些技术成为现实,AI与农业的结合已经来到我们身边。

AI技术赋能新智慧,农业发展踏上积极道路

 

 

   

 

    农业既是主要产业也是经济支柱之一,由于气候变化、人口增长和粮食安全等因素,农业需要更多创新方法来提高作物产量。据联合国粮农组织预测,截止2050年,全球人口将突破90亿,与此同时,全球又面临着土地资源紧缺、土壤污染、土地流失等破坏问题。如何在有限耕地增加农业产出,提高亩产利润?是当代在不断探索的问题。时代在不断推进,更新迭代。人们永远难以预料下一幕场景将发生什么,甚至完全颠覆我们的想象。如今人工智能的稳步发展,相关的应用也渗入到了农业领域。我们在电影中看见过无人浇水、施肥、除虫的作物生长,全程都是由机器人完成。但现在,AI时代让这些技术成为现实,AI与农业的结合已经来到我们身边。

    于2019年7月启动的由腾讯 AI Lab 与世界著名农业学府荷兰瓦赫宁根大学联合举办的第二届国际人工智能温室种植大赛,于今年6月落幕。去年12月五支 AI 团队 和 一支农业种植专家团队开始在相同环境下种植同一品种的番茄。在6月10号宣布的大赛结果中,五支 AI 团队的净利润均超越了农业种植专家组,其中冠军AI组实现了亩产资源消耗减少 16%,净利增加 121%。去年,第一届黄瓜的种植大赛中,腾讯获得AI种植的冠军。种植的黄瓜外表于普通产品无异,但AI技术的产品却更好,人工智能在整个种植过程中完成浇水、通风、光照、和施肥。

    在面对不断上升的人口压力和日益增长的需求,发展高新先进的农业技术也成为必要。目前人工智能在农业中最主要的应用分为了三类。一是处理基本农业任务比人工作业产量更高,速度更快的自动化机器人;二是利用计算机视觉和深度学习算法处理无人机采集的数据,用于监测作物和土壤健康;三是利用机器学习模型追踪和预测环境对作物产量的影响,如天气变化等。

    产前阶段,人工智能可通过市场周期的需求来选择当下适宜的作物品种;可通过物联网获取的数据来指导灌溉用水;通过分析土壤的成分来进行施肥;还可以通过大数据的分析学习来帮助筛选和改良农作物基因,达到提升口味、增强抗虫性、增加产量的目的。在产中阶段时,计算机的视觉技术可识别作物生长情况,实现智能预防和病虫害管理,以及预测天气情况对作物的影响,减少经济损失和环境影响,提升农产品安全性。产后阶段时,机械臂可承揽农产品质检、分类和包装的工作,而且可利用大数据分析市场行情,帮助农产品电商运营,引导企业制定更灵活准确的销售策略。

    人工智能解决方案在农业领域的技术有很多,而且具有几乎无限的潜力。农业传感器可以看到外形,识别语音命令和操作视觉感知能力来收集所需的数据。产量的提高主要是通过模仿人类认知的算法实现的,在分析大数据时,将农业中的机器学习技术带到最前沿,并利用它做出有效的决策。这些数学人工智能公式可以通过决定作物从播种到收获的最佳操作过程来帮助提高作物产量。

    虽然日常生活中大家都觉得自己在温饱线以上,且袁隆平杂交水稻的技术解决了粮食紧缺问题。可实际是全球性的饥荒和环境污染仍未百分比解决,多少人还在饿着肚子吃不饱饭。AI 技术在农业上的引入对于一些人来说就存在失业的可能了,农作物种植是菜农们的事业,大量的采用人工智能种植取代了传统的种植,菜农就会面临着失业的可能。但从大层面而言,却对解决全球的粮食危机、环境污染、能源紧张、人口老龄化等问题都有着非常积极的意义。

 

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