人工智能，机器学习(ML)和IoT传感器为算法提供实时数据，可提高农业效率，提高农作物产量并降低食品生产成本。根据联合国关于人口与饥饿的预测数据，到2050年，世界人口将增加20亿，需要粮食生产力提高60%才能为他们提供食物。根据美国农业部经济研究局的数据，仅在美国，种植，加工和分配食品的业务就达到1.7万亿美元。到2050年，人工智能和机器学习已经显示出潜力，可以帮助缩小全球另外20亿人口的预期粮食需求差距。
农业是人工智能和机器学习中最肥沃的产业之一想象一下，在一个通常以数百英亩为单位的大型耕作区中，至少有40个基本流程可以同时跟踪，出色和监控。深入了解天气，季节性阳光，动物，鸟类，昆虫的迁徙方式，特种肥料的使用，农作物的杀虫剂，种植周期和灌溉周期对机器学习的影响是一个完美的问题。作物周期在财务上如何成功从未如此依赖出色的数据。这就是为什么农民，合作社和农业发展公司加倍采用以数据为中心的方法，并扩大了他们使用AI和机器学习来提高农业产量和质量的方式和规模。以下是人工智能在2021年有潜力改善农业的十种方式：
1.使用基于人工智能和基于机器学习的监视系统监视每个作物田的实时视频源，以识别动物或人类的违规行为，并立即发送警报。人工智能和机器学习减少了家畜和野生动物意外破坏农作物或在偏远农场位置遭受闯入或入室盗窃的可能性。鉴于AI和机器学习算法在视频分析领域的快速发展，参与农业的每个人都可以保护自己的田地和建筑物的外围。人工智能和机器学习视频监控系统可轻松扩展到大规模农业运营，就像单个农场一样。随着时间的流逝，可以对基于机器学习的监视系统进行编程或培训，以识别员工和车辆。Twenty20解决方案是基于人工智能和机器学习的监控领域的领导者，并且通过使用机器学习来识别在现场工作的员工，已证明在保护远程设施，优化作物和阻止侵入者方面有效。
2.人工智能和机器学习通过无人机的实时传感器数据和视觉分析数据改善作物产量预测。提供实时视频流的智能传感器和无人机捕获的数据量为农业专家提供了他们从未访问过的全新数据集。现在，可以结合水分，肥料和天然营养水平的地下传感器数据来分析每种作物随时间的生长方式。机器学习是结合大量数据集并提供基于约束的建议以优化作物产量的理想技术。
3.产量映射是一种农业技术，它依赖于监督的机器学习算法来查找大规模数据集中的模式并实时了解它们的正交性，所有这些对于作物计划而言都是无价的。在植被周期开始之前，有可能知道给定田地的潜在产量。通过结合使用机器学习技术来分析3D映射，传感器的社会状况数据和基于无人机的土壤颜色数据，农业专家现在可以预测给定作物的潜在土壤产量。完成了一系列飞行，以获取最准确的数据集。
4.联合国，国际机构和大规模农业行动正在率先将无人机数据与地面传感器相结合，以改善害虫管理。通过将无人机的红外热像仪数据与可监测植物相对健康水平的传感器相结合，使用人工智能的农业团队可以在虫害发生之前进行预测和识别。
5.如今，农业工人短缺，使得基于人工智能和机器学习的智能拖拉机，农用机器人和机器人技术成为许多难以找到工人的偏远农业行动的可行选择。大型农业企业找不到足够的员工，只能转向机器人技术来获取数百英亩的农作物，同时还为偏远地区的周边地区提供安全保障。对自行式机器人机械设备进行编程以在每行农作物上分配肥料，有助于降低运营成本并进一步提高田间产量。
6.通过消除阻碍将新鲜，更安全的农作物推向市场的障碍，改善农业供应链的可追溯性是当今的必须。大流行在2020年加快了在所有农业供应链中采用跟踪和追溯能力，并将在今年继续推动其采用。一个管理良好的跟踪系统可以通过提供更好的可见性和对整个供应链的控制来帮助减少库存减少。最新的跟踪系统可以区分入库货物的批次，批次和容器级别的物料分配。大多数先进的跟踪系统都依靠先进的传感器来获取有关每批货物状况的更多信息。RFID和IoT传感器现在在整个制造过程中变得越来越普遍。沃尔玛进行了一项试点，以研究RFID如何简化配送中心的跟踪和跟踪性能，并比手动方法提高效率16倍。
7.优化可生物降解农药的正确混合并将其应用仅限于需要进行处理以降低成本，同时提高产量的田间地区，是当今农业中AI和机器学习的最常见用途之一。通过将智能传感器与无人机的可视数据流结合使用，农业AI应用程序现在可以检测出种植区感染最严重的地区。然后，使用监督式机器学习算法，他们可以定义农药的最佳组合，以减少有害生物的威胁，进一步扩散并感染健康的农作物。
8.基于有助于预测总产量的单产率的农作物价格预测在确定给定农作物的定价策略时是无价的。了解农作物的收成率和质量水平有助于农业公司，合作社和农民更好地商讨收成的最佳价格。考虑给定作物的总需求，以确定给定作物的价格弹性曲线是无弹性，单一还是高度弹性，从而确定了定价策略。仅了解这些数据，每年就可以为农业企业节省数百万美元的收入。
9.寻找灌溉系统的渗漏，优化灌溉系统并衡量频繁的农作物灌溉如何有效提高产量，这是AI有助于提高农业效率的所有领域。在北美许多地区，水是最稀缺的资源，尤其是在最依赖农业为核心业务的社区中。有效地使用它可能意味着农场或农业经营保持盈利与否之间的差异。线性编程通常用于计算给定田地或农作物达到可接受的产量水平所需的最佳水量。有监督的机器学习算法是确保田地和农作物获得足够的水以优化产量而又不会浪费任何过程的理想选择。
10.监测牲畜的健康状况，包括生命体征，日常活动水平和食物摄入量，确保其健康状况是农业中人工智能和机器学习发展最快的方面之一。了解每种牲畜如何对饮食和寄宿条件做出反应，对于了解如何长期对其进行最佳治疗非常重要。利用人工智能和机器学习来了解维持日常奶牛竞争和幸福的原因，生产更多的牛奶至关重要。对于许多依靠牛和牲畜的农场而言，这一领域为农场如何增加利润开辟了全新的视野。
