探索农业中的人工智能应用

利用AI的力量可能会提供农场选择，以提高生产率，同时提高生产率。以下文章介绍了已经产生影响的AI的六个关键领域：机器学习（ML），自然语言处理（NLP），计算机视觉，机器人技术，专家系统和强化学习。机器学习

是AI的一种形式，允许计算机从数据中学习而无需明确编程。

在农业中，ML用于诸如产量预测之类的任务，在该任务中，可以分析有关天气模式，土壤健康和作物性能的历史数据，以预测未来的生产。预测模型可以帮助农民做出有关种植，害虫控制，施肥或其他资源分配的明智决定，确保最小的废物和更多的途径，以最大程度地提高收益率。通过利用ML，农民不仅可以估计未来的收益率，而且还可以更快地适应不断变化的环境条件，提高整体效率和时间和金钱的投资回报。

自然语言处理

是AI的另一个子集，该子集的重点是使计算机能够理解并与人类语言互动。这意味着使用虚拟助手或聊天机器人为农作物，害虫控制，天气预报等提供实时建议。这些工具在偏远地区特别有用，在偏远地区获得专家建议可能受到限制。虚拟助手还允许您以不同的语言提出问题。要谨慎，人类专家应始终审查这些系统的产出，因为产出的复杂性，准确性和对农业的熟悉程度有很大差异。由于这些系统中的大多数不是专门为农业设计的，因此必须对它们进行适当的培训以提供准确的建议。

计算机视觉

是另一种通过允许机器解释视觉数据来改变农业的AI技术。计算机视觉可用于监测农作物并检测诸如植物疾病和杂草生长等问题。例如，配备了AI的摄像机可以实时扫描字段，识别潜在关注的疾病或害虫，并使农民能够审查目标信息并可能在问题传播之前采取行动。有针对性的方法可以节省时间，并减少了对农药使用的广泛需求，从而使农民的预算和环境受益。当前，具有计算机视觉的相机与机器学习相结合，用于帮助指导设备与除草剂的靶向广播。

机器人技术

也许是AI在农业中最明显的应用之一。自动驾驶汽车或机器人可以执行劳动密集型的任务，例如收获农作物，种子，甚至监测场。这些机器人可以孜孜不倦地工作，执行需要大量手动劳动的任务。例如，宾夕法尼亚州立大学正在进行研究，使用配备AI的机器人在果园中浏览果园，小心地稀疏水果或修剪果树。自动驾驶机器人提供了减少人工劳动需求的潜力，并可以在季节性高峰期间大大提高农场效率。此外，机器人现在可以通过精选的农作物处理一些微妙的任务，例如采摘而不会损害农作物，从而确保高质量的产品进入市场。当与计算机视觉结合使用时，这些系统为在现场做出实时营销决策提供了机会。

专家系统

是AI的另一种形式，旨在提供决策支持。这些系统通过使用基于规则的算法在特定领域提供建议来模仿人类专家的专业知识。由于计算机处理，质量数据可用性和大幅改进算法的进步，目前的专家系统首次引入了1980年代的农业，因此当前的专家系统更加强大。如今，专家系统可以帮助选择农作物的农民，考虑土壤成分，天气状况和潜在市场需求等因素。此外，专家系统可以为灌溉实践，害虫控制策略和营养管理提供指导，以确保最佳建议是针对当地条件量身定制的。

强化学习

是AI的更先进的子集，专注于教学机器，通过与环境互动并从结果中学习来做出决策。该方法可能有益于优化过程。配备强化学习的AI系统可能会知道何时以及根据环境反馈（例如土壤水分水平，天气预报和植物需求）应用多少产品或水。随着时间的流逝，这些系统通过获得奖励（成功的结果，例如最佳农作物生长）或罚款（过度或浇水）来改善他们的决策。微调灌溉和应用程序时间表的能力可以节省资源，并通过确保在合适的时间获得农作物来获得最大化的收益率。

通过将AI技术集成到农业运营中，农民可能有机会获得新的精度和效率。成本，访问和连通性仍然是广泛采用AI技术的重大障碍。但是，随着AI技术在自动化劳动密集型任务，提供专家决策支持并优化关键流程方面提高了自动化，这可能有助于农场变得更加高效，竞争和可持续性。

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