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整合AI的智慧農業科技將協助農人提升農務決策品質

智慧農業善用資料與數位工具,強化農務決策品質、提升生產力與獲利。Climate Corporation

隨著農業科技的發展,各種相關應用也開始整合人工智慧(AI),智慧農業(smart farming)技術將善用各種資料促進供應鏈透明度(transparency),運用先進分析與預測性推論(predictive inference)協助農人進行更好的農務決策,以提升生產力與獲利。

根據Successful Farming報導,結合電影、互動科技(interactive technology)、音樂3大領域,在美國德州奧斯丁舉行的年度盛會SXSW(South by Southwest)中,有為期3天的美國食品系統深度體驗,農業科技廠商紛紛向消費者介紹農場到餐桌(farm-to-fork)的各項相關創新,並探討全球農人面臨的共同挑戰。

Land O’Lakes召開的小組討論集結農業科技專家向與會者介紹「人工智慧(AI)是否適用農業」的主題,討論AI、電腦視覺(computer vision)、機器學習(machine learning)技術,如何讓農業成為科技最先進的產業、對人類食物系統的影響、如何善用以餵養全球人類,而率先採用AI技術的農人勢將取得領先優勢。

Climate Corporation的技術長認為AI是1組技術,為自駕車(autonomous vehicle)、複雜程序模型(complex process model)、影像辨識(image recognition)、導航(navigation)系統、農人目前使用中的相關應用等的基礎。而隨著消費者對食品的來源日益關注,AI的機會將在於可彌補目前供應鏈資訊透明度不足之處。

AI運用的大量資料不侷限於自有農場範圍,協助生產者進行更好的決策、提升農產品收穫的效益。AI提供關於農地現場的深刻見解,可協助農人調整耕作實務,甚至更換作物;重新考量施肥計畫以達到提升耕地土壤肥沃度的目標;隨時掌握天候的變化與預報,並據以審視種子的選擇;根據土壤樣本分析的水分與氮含量調整春耕的時程;建立新的商業模式。

Winfield United的農業技術主管視AI為提升運算效能,並掌握更先進統計資料版本的方式。預測性推論的AI工具能綜合考量氮來源、土壤種類、時機、氣候、可能產量等資料以預測施肥時機,農人可據以建立更正確而有效的作物栽種模式以支援當令(in-season)決策與提升獲利潛力,而不受資料複雜度或氣候模式造成的變異性所影響。

全球農人面臨的共同挑戰包括人力短缺、鄉村地區連網基礎建設不足、小規模農場機械化困難、務農的成本門檻。Verizon新興技術平台的研究人員表示,雖然AI技術持續整合到各種農業應用,但並非一體適用,Verizon亟思在可存取性(accessibility)方面提供解決方案。而隨著AI的採用更普及與深化,Winfield United的農業技術主管認為許多新工作將應運而生。

微軟(Microsoft)創辦人比爾蓋茲(Bill Gates)夫婦創辦的Bill and Melinda Gates Foundation中的數位農業解決方案(Digital Ag Solutions)主管認為,應聚焦於發展數位創新技術、服務、平台,提供土壤狀態與作物營養診斷、連結金融服務與包容性市場(inclusive market)、學習農場規劃與實務操作的機會,協助小農克服系統性限制,提升生產力與收入。

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