人工智能、机器学习(ML)和物联网传感器为算法提供实时数据，可以提高农业效率，增加作物产量，降低粮食生产成本。根据联合国关于人口和饥饿的预测数据，到2050年，世界人口将增加20亿，需要提高60%的粮食生产率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、加工和分销食品的业务就达到了1.7万亿美元。到2050年，人工智能和机器学习已经显示出它们的潜力，这可以帮助缩小世界上另外20亿人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规模养殖区域，至少有40个基本过程可以同时被跟踪、超越和监控。了解天气、季节日照、动物、鸟类和昆虫的迁徙模式、特殊肥料的使用、农作物的农药、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。一种作物在财务上如何成功从来没有如此依赖于优秀的数据。这就是为什么农民、合作社和农业发展公司将他们以数据为中心的方法翻了一番，并扩大了他们使用人工智能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.利用基于人工智能和机器学习的监控系统，对每个麦田的实时视频源进行监控，从而识别出动物或人类的违规行为，并立即发出报警。人工智能和机器学习降低了牲畜和野生动物在偏远农场意外毁坏庄稼或遭受入侵或盗窃的可能性。鉴于AI和机器学习算法在视频分析领域的快速发展，每个参与农业的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以轻松扩展到大规模农业作业，就像单个农场一样。随着时间的推移，基于机器学习的监控系统可以被编程或训练来识别员工和车辆。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，通过使用机器学习来识别在现场工作的员工，它被证明在保护远程设施、优化作物和防止入侵者方面是有效的。

2.人工智能和机器学习通过无人机的实时传感器数据和可视化分析数据改进作物产量预测。提供实时视频流的智能传感器和无人机捕获的大量数据为农业专家提供了他们从未访问过的全新数据集。现在，我们可以结合地下传感器的水、肥和自然营养水平的数据，分析每种作物随时间的生长模式。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.产量制图是一项农业技术，它依靠有监督的机器学习算法来发现大规模数据集中的模式，并实时了解它们的正交性，所有这些对于作物规划都是无价的。在植被周期开始之前，就有可能知道某一块土地的潜在产量。通过使用机器学习技术分析3D地图、传感器的社会地位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。为了获得最准确的数据集，完成了一系列飞行。

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摄像头数据与可以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害虫发生之前进行预测和识别。

5.如今，农业工人的短缺使得基于人工智能和机器学习的智能拖拉机、农业机器人和机器人技术成为许多难以找到工人的偏远农业作业的可行选择。大型农业企业找不到足够的员工，只能求助机器人技术获取数百亩农作物，同时为偏远地区的周边地区提供安全保障。对自走式机器人机械进行编程，对每一行作物进行施肥，有助于降低作业成本，进一步提高田间产量。

6.有必要通过消除阻碍将新鲜和更安全的作物推向市场的障碍来提高农业供应链的可追溯性。2020年，大流行加速了可追溯性在所有农业供应链中的采用，今年将继续推动其采用。一个管理良好的跟踪系统可以通过对整个供应链提供更好的可见性和控制来帮助减少库存。最新的跟踪系统可以区分进厂货物的批次，以及批次和容器级别的物料分配。大多数先进的跟踪系统依靠先进的传感器来获得每批货物状态的更多信息。射频识别和物联网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，研究RFID如何简化配送中心的跟踪和追踪性能，其效率是人工方法的16倍。

7.人工智能和机器学习在当今农业中最常见的用途之一是优化可生物降解农药的正确混合，并将它们的应用限制在需要处理以降低成本和提高产量的领域。通过将智能传感器与无人机的视觉数据流相结合，农业AI应用程序现在可以检测种植区域中感染最严重的区域。然后，使用有监督的机器学习算法，他们可以定义农药的最佳组合，以减少害虫的威胁，并进一步传播和感染健康的作物。

8.基于产出率的作物价格预测有助于预测总产量，在确定给定作物的定价策略时非常重要。了解农作物的收获率和质量水平将有助于农业公司、合作社和农民更好地讨论收获的最佳价格。考虑给定作物的总需求，可以确定给定作物的价格弹性曲线是无弹性的、单一的还是高弹性的，从而确定定价策略。仅了解这些数据就可以为农业企业每年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。

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