使农业与AI和IOT可持续

文章：Ludovic Rembert

信息是金钱。对于农民，信息往往是一个好的收获之间的决定因素。作为人工智能（AI）和事物互联网（物联网）越来越多地成为各种行业的主动门，它适合人类最古老的职业，农业，将被准备为21世纪的改造。

毫不奇怪，农业技术市场正在爆炸。最近的市场研究报告预测，AI农业市场会看到一个复合年增长率为28.38％在2019年和2024年之间。

随着农业劳动力供应萎缩的其他问题，这种重演不能更及时。今天，农业综合智正在展望AI和IOT，使其工作更加高效和可持续。

通过物联网收集他们的作物数据然后处理与机器学习等技术的数据，Agribusinesses能够更好地监控他们的作物的状态，并接收能够帮助他们减少污染和农药使用的建议。这些技术不仅有助于使农业更具可持续性，它们也使其更加富有成效和盈利。

这是如何。

与物联网监测庄稼

到目前为止，农民在工作时间内主要收集有关其作物的信息。这提出了两个重大问题。对于一个，一般来说更多的错误空间当用手做某事时。其次，人工监控只能在一定的时间间隔内进行，以免农民把一整天的时间都花在检查庄稼上，而忽略了其他的工作。

图1.到目前为止，农民必须手动收集有关其作物的信息。（来源：sigfox）

IOT为这两个问题提供了潜在的解决方案。通过连接监控设备并将数据发送回农民可以访问的中心中心，Agribusinesses可以实时监测他们的作物并且具有更好的准确性。当需要行动时，农民可以立即收到警报而不是在下次检查之前留下没有意外。

约翰·德雷有已经开始实施其中一些技术。该公司正致力于将拖拉机与互联网连接，以便收集有关农作物产量的数据。此外，该公司正在尝试开发自动驾驶拖拉机，这意味着数据收集和很大一部分农业工作可以完全自动化。这是一个受欢迎的变化，当我们是面临一个主要问题世界各地的农场劳动力短缺。

但在“软件即服务”(Software-as-a-Service)云服务的帮助下，智能农场技术有潜力超越单个农场。卢旺达农业和动物资源部最近实施了一个由N-Frnds建立的智能农场系统，N-Frnds是一个基于云计算的数字分销平台，基于SaaS云计算模式。该系统通过让卢旺达农民进入可搜索的知识库、向他们发送推送通知等方式向他们提供信息。

最终，随着IOT农业技术的采用增加，与SaaS配送服务配对有可能在全国范围内甚至国际范围内大大提高农业效率。这是因为SaaS模型提供了一个重要优势的数量在传统的IT基础架构中，如更大的可访问性，更高的成本节省，易于扩展性。

具体而言，SaaS和IoT硬件可以一起使用以捕获数据并对应对农场的操作进行识别。这包括有关作物模式，天气循环，收获和土壤质量的信息，以命名几个例子。

所有这些数据都将被存储在云中，并被整齐地组织起来，始终可访问，从而使现场操作可以在任何地方和任何时间被监控。这对于实际经营农场业务也是至关重要的信息。例如，基于云计算的会计解决方案将会确保财务运作合理化通过实时收集数据，存储远程服务器上的数据以及自动化财务流程。

通过人工智能分析数据和自动化流程

预计会击中国际人工智能支出2021年为576亿美元，所以它应该毫不奇怪，公司正在研究AI如何与更传统的农业实践一起工作。目前，重点是AI的两个方面：从数据和自动化过程中汲取洞察。

虽然IOT可以实时监控和广泛的信息分布，AI可以提高生产力和效率通过帮助农民通过该数据并做出决定。

与此同时，人工智能和物联网经常与几乎无限的云服务器一起使用，因为这样的解决方案是设计来承担一些重量这通常会被降级到多台计算机。更好的是，云在仅在一个系统上都不依赖，即使一台计算机或服务器崩溃，云也不会下降。

例如，计算机视觉和机器学习技术可能能够帮助农业企业检测其作物周围的杂草。农民们将农田摄像头与互联网连接，摄像头将数据发送到云存储，人工智能模型将在杂草检测后发送通知，以便农民采取行动。同样的概念也适用于疾病检测、作物质量监测、产量预测等。

然而，人工智能最终可能使农业系统的完全自动化成为可能。在上面的杂草检测例子中，农民在收到AI系统的通知后仍然需要手动清除庄稼上的杂草。但随着特定的人工智能技术(如自动驾驶和计算机视觉识别)的改进，该系统将能够派出一台机器来清除杂草，而无需任何人类的参与。

此外，人工智能控制的机器可以采摘作物、自动灌溉系统和自动监测系统。随着人为错误的消除，人工智能可能能够提高农业企业的可持续性、盈利能力和生产率。

案例研究:TalentCloud

使用AI和IOT的智能农业技术的首次成功实现之一来自中国公司Talkcloud。前提很简单：农民教育提高生产力但是，农民并不总是有机会接受教育和最新的研究。此外，不了解最新研究成果的农民可能会过度使用杀虫剂和污染物，从而导致气候变化。

图2. Talencloud的农业大脑系统创造了实时数据，为农民提供定制的作物管理建议。（来源：Microsoft）

为了解决这个问题，TalentCloud创建了一个农业大脑系统基于微软的Azure平台，将实时数据与最新的农业研究结合在一起，为农民提供有定制的作物管理建议，例如如何控制害虫和疾病，如何优化生长条件，以及作物的生命周期。

Talencloud使用IoT传感器在土壤条件，湿度和空气温度上收集定量数据，采用相机收集定性数据。数据已发送给MicrosoftAzure的物联网中心，它是由Azure机器学习的加工，以培训Talentcloud的专有模型。

从本质上说，这给农民带来了与农业教育类似的生产力效益，但这是一种交钥匙式的解决方案。它还可以提高可持续性，这在当今的环境危机中很重要。

使一种古老的做法现代化

这人工智能与物联网的融合传统的耕作方式为农业进入数字时代提供了机会。在这个行业面临这么多问题的情况下，这无疑是一个可喜的变化。随着越来越多的公司进入日益增长的农业技术领域，使用人工智能和物联网创造全自动农业解决方案的前景越来越近。

- Ludovic Rembert是一家安全分析师，研究员，以及Privacycanada.net的创始人。