如今，世界行將面對(duì)一個(gè)嚴(yán)重危機(jī)，這個(gè)危機(jī)不是人工智能帶來(lái)的“世界末日”，而是地球人的吃飯成績(jī)。估計(jì)到2050年，地球生齒將到達(dá)90億，為了知足年夜幅增加的食糧需求，將來(lái)食糧產(chǎn)量至多須要到達(dá)如今食糧產(chǎn)量的兩倍。但是，全球變溫暖城鎮(zhèn)化成長(zhǎng)等晦氣身分正制約著農(nóng)作物的發(fā)展，食糧減產(chǎn)相當(dāng)艱苦。

　　幾個(gè)世紀(jì)之前，工業(yè)反動(dòng)和技巧改革年夜年夜進(jìn)步了我們對(duì)地球資本的應(yīng)用水平，在其時(shí)看來(lái)，地球資本似乎是取之不盡的。而如今，我們卻在由于地盤和水資本的缺乏而重要，由于氣象狀態(tài)的不穩(wěn)固而懊惱。

　　如今，人工智能的技巧改革和互聯(lián)網(wǎng)的成長(zhǎng)能夠會(huì)有助于減緩、乃至處理這些成績(jī)。本文，我將引見人工智能若何贊助我們更高效天時(shí)用現(xiàn)有的地球資本。

　　人工智能和智能農(nóng)業(yè)

　　曩昔幾年，人工智能曾經(jīng)轉(zhuǎn)變了年夜多半公司和組織的運(yùn)作方法。現(xiàn)在，這些人工智能算法影響了很多你接觸過(guò)的收集辦事，好比谷歌的搜刮引擎、Facebook的石友推舉體系、亞馬遜的產(chǎn)物推舉辦事等等。

　　隱蔽在這些辦事轉(zhuǎn)型面前的技巧立異實(shí)際上是“機(jī)械進(jìn)修”，它現(xiàn)實(shí)上是一種算法，它經(jīng)由過(guò)程處置和剖析海量數(shù)據(jù)來(lái)找到罕見形式，然后將這些形式改變?yōu)椴聹y(cè)和行動(dòng)成果。當(dāng)“機(jī)械進(jìn)修”被用于農(nóng)業(yè)臨盆時(shí)，它就可以贊助避免農(nóng)作物被損壞和糟蹋。這一理論被稱為“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”，它應(yīng)用了及時(shí)數(shù)據(jù)、汗青數(shù)據(jù)和機(jī)械進(jìn)修算法，對(duì)較小的區(qū)域和較短的時(shí)光區(qū)間采用一些針對(duì)性行動(dòng)，而不是在異常年夜的區(qū)域依照慣例，不加剖析地履行完整雷同的操作。舉例來(lái)講，我們應(yīng)當(dāng)在受蟲害的某棵樹或許是某根樹枝，乃至是某片葉子上應(yīng)用大批的農(nóng)藥，而不是年夜面積地噴灑。如許，我們能力有用地削減農(nóng)藥的收入，既防止農(nóng)藥的糟蹋，也防止了農(nóng)藥過(guò)量應(yīng)用所帶來(lái)的傷害。

　　Prospera公司是“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”理論的一個(gè)典范例子，它愿望將傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)改變?yōu)橐粋€(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理論。Prospera應(yīng)用了設(shè)置在地步里的攝像頭、傳感器和搜集到的微氣候數(shù)據(jù)，對(duì)農(nóng)作物停止監(jiān)控而且宣布農(nóng)作物的及時(shí)剖析。深度進(jìn)修和盤算機(jī)視覺算法經(jīng)由過(guò)程對(duì)搜集到的數(shù)據(jù)停止剖析，進(jìn)而懂得并申報(bào)農(nóng)作物的發(fā)展情形。這關(guān)于晚期農(nóng)作物疾病的發(fā)明和處置相當(dāng)主要，有助于削減農(nóng)作物的傷害，從而擴(kuò)展食糧產(chǎn)量。應(yīng)用盤算機(jī)視覺技巧來(lái)剖析農(nóng)作物圖片的優(yōu)勢(shì)之一在于，假如經(jīng)由了優(yōu)越的練習(xí)，算法可以隨時(shí)發(fā)明那些即便是優(yōu)良的人類專家都難以發(fā)明的成績(jī)。在醫(yī)學(xué)界的癌癥診斷范疇也應(yīng)用了與之相似的辦法和技巧。

　　Arable是另外一家從事“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”的公司，它應(yīng)用了一種智能傳感器來(lái)搜集農(nóng)田里的各類信息，好比降雨量、濕度、農(nóng)作物的蓄水量、水壓、微氣象數(shù)據(jù)、樹冠生物量和葉綠素等等。這些數(shù)據(jù)可以或許贊助農(nóng)人時(shí)辰存眷農(nóng)作物的情形，依據(jù)現(xiàn)實(shí)的丈量值而不是依附客觀經(jīng)歷和猜想，進(jìn)而作出農(nóng)作物相干的猜測(cè)，而且有針對(duì)性地采用某些主動(dòng)化辦法。這些“精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)”的操作其實(shí)很簡(jiǎn)略，就像我們依據(jù)濕度數(shù)據(jù)來(lái)掌握分歧的地步和區(qū)域一樣。該范疇的其他公司還在測(cè)驗(yàn)考試在沒有硬件舉措措施的情形下停止精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的操作。ConserWater公司應(yīng)用了NASA的衛(wèi)星圖象和、氣象數(shù)據(jù)和深度進(jìn)修算法來(lái)猜測(cè)農(nóng)作物的需水量，雖然這些猜測(cè)不如傳感器和攝像頭得出的猜測(cè)精準(zhǔn)，然則它的投入本錢絕對(duì)較低，這現(xiàn)實(shí)上下降了農(nóng)人進(jìn)入精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的門坎。

　　人工智能技巧在農(nóng)業(yè)安排下面臨的一個(gè)重要挑釁是硬件舉措措施在農(nóng)田籠罩的聯(lián)通性很差。這限制了數(shù)據(jù)的搜集，而數(shù)據(jù)搜集恰好是機(jī)械進(jìn)修算法的癥結(jié)。然則跟著人們對(duì)這一范疇興致的賡續(xù)增長(zhǎng)，愈來(lái)愈多的公司開端行為，這些妨礙正賡續(xù)被戰(zhàn)勝。

　　人工智能可不止于智能農(nóng)業(yè)

　　人工智能技巧可以用于進(jìn)步食糧產(chǎn)量、削減糟蹋，但這其實(shí)不是其施展感化的獨(dú)一范疇。在試驗(yàn)室和研討中間，機(jī)械進(jìn)修算法可以或許贊助培養(yǎng)更好的植物基因，發(fā)明更平安、更高效的農(nóng)作物掩護(hù)產(chǎn)物和化肥，而且開辟更多的農(nóng)產(chǎn)物?，F(xiàn)實(shí)上，人工智能在這些范疇的參與加倍成熟，由于這一范疇的數(shù)據(jù)加倍豐碩，數(shù)據(jù)獲得的速度也更快。

　　食糧的喪失和糟蹋極可能會(huì)產(chǎn)生在收成和運(yùn)輸?shù)倪M(jìn)程中。舉例來(lái)講，不適合的地外形況會(huì)在收成的進(jìn)程中招致年夜量的農(nóng)作物消耗。別的，農(nóng)作物運(yùn)輸途中的氣象狀態(tài)也會(huì)影響到農(nóng)作物的產(chǎn)量，好比運(yùn)輸途中的降雨會(huì)招致運(yùn)輸延遲，對(duì)農(nóng)作物形成晦氣的影響。

　　這個(gè)成績(jī)我們可以應(yīng)用泥土傳感器和氣象剖析體系來(lái)處理，機(jī)械進(jìn)修算法可以或許依據(jù)一些需要的數(shù)據(jù)，例如泥土濕度、將來(lái)氣象狀態(tài)和運(yùn)輸途中將面對(duì)的潛伏影響身分，猜測(cè)出收成的最好機(jī)會(huì)。主動(dòng)化和調(diào)和性栽種、農(nóng)作物收成和分派可以或許盡可能縮減農(nóng)作物在運(yùn)輸途中的時(shí)光，從而削減農(nóng)作物消耗。跟著硬件聯(lián)通性的賡續(xù)完美，人工智能技巧的賡續(xù)成長(zhǎng)，我們可以等待主動(dòng)化的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的將來(lái)農(nóng)業(yè)的成長(zhǎng)偏向。這些技巧改革畢竟能否可以或許處理賡續(xù)增加的生齒的吃飯成績(jī)，我們還未可知。但就如今而言，人工智能才是我們的最好選擇。