根据联合国的估计，在30年内，全球人口将达到97亿。这意味着到2050年将需要提供更多的50%的粮食。就像几个世纪前一样，农业部门在未来几十年将面临新的转变。

 

考虑到这一目标，政府和私营部门正在寻找方法来革新农业。一种方法是通过人工智能。到目前为止，人工智能技术已经在诸如精准农业，智能畜牧业和机器人技术等领域产生了影响。农业中AI的常见用例包括：

 

•监视应用程序。这些使农民可以使用由机器学习(ML)驱动的头盔和护目镜来监视作物状况。

 

•自动拖拉机。配备无线电导航和激光陀螺仪的拖拉机遵循驾驶员先前拟定的路线。人工智能学会以最少的人工干预或根本不需要干预的方式执行指令。

 

•在AI支持下进行智能灌溉。现代ML驱动的灌溉技术可以将农作物与杂草区分开来，并用适量的除草剂喷洒杂草。

 

•预测分析。这个领域有各种各样的用例。这些解决方案包括使用ML算法和卫星数据预测农作物产量的解决方案。此外，在我公司专注的金融科技领域，人工智能算法可以评估农场借款人的信誉。

 

预测分析的承诺

 

预测分析是农业行业最有前途的领域之一。我们生活在一个日益数据驱动的世界中，农业部门也不例外。现代农民可以使用以前无法获得的信息资源：卫星和无人机图像，湿度传感器的读数，地面气象站等。同时，新的监视和控制系统可以提供个性化且更准确的分析和预测正在市场上出现。

 

精确耕种将优化监测土壤，农作物状况的过程，并有效利用开垦系统来实现最高质量的产量指标。在精密农业中，检测器以及与导航系统一起接收来自检测器的信号的中央计算机都可以完成这项工作。

 

除了精准农业外，人工智能还使农民能够监控动物的健康，识别其遗传特征并管理牲畜的数量。智能设备还有助于控制其运动并跟踪进料需求。智慧畜牧业是一个农业技术领域，涉及使用物联网(IoT)技术来收集数据：牛奶产量，吃药，喂养的需求和时间等。

 

如前所述，预测分析在农业金融领域也起作用。金融科技初创公司正在使用AI评估农场借款人在申请贷款时的信誉。将预测分析与精准农业相结合，这些类型的解决方案将从卫星获取的现场数据转换成对贷方有用的见解。有了机器学习算法，这些工具就可以为风险人员提供准确的信用评分机制。这种计分方法使银行可以获得农民的详细财务状况，从而在考虑贷款时将违约风险降到最低。

 

这不仅仅与信用数据有关。这些工具也可以为另一方服务：平台可以使农民通过卫星获得植被过程监控，可变的氮，钾，磷，土壤湿度和温度测量速率等。关于全球人口的增长，农业贷款是发展该部门的重要战略手段。对于发展中国家来说尤其如此，那里的贷方往往会拒绝农民的贷款请求。希望这些解决方案可以永久改变信用状况。