農業中的人工智慧有助於檢測農場中的害蟲、植物病害和營養不良。人工智慧感測器可以識別並鎖定雜草，然後再決定在該地區使用哪種除草劑。精準農業，通常被稱為人工智慧系統，正在幫助提高收穫的整體品質和準確性。
我們需要大量土地來養活數十億人。如今，手工栽培已經不可能了。同時，作物歉收往往是由蟲害和植物疾病造成的。鑑於現代農業經營的規模，要發現和製止這種蟲害入侵具有挑戰性。
這為電腦視覺技術增加了一個新的應用。農夫可以利用航空攝影在宏觀上確定植物疾病或害蟲的早期指標，並在微觀層面使用葉子和植物的特寫照片來識別作物病害。這些研究中常用的電腦視覺方法是卷積神經網路。如今，人工智慧在農業領域的更多應用正在開發中。
值得注意的是，我們在這裡非常廣泛地使用了「電腦視覺」一詞。影像通常不是最可靠的資訊來源。研究植物生命的許多重要方面的最佳方法是用其他方法。通常可使用專用感測器收集高光譜影像或進行3D雷射掃描，以便更好地了解植物的健康狀況。在農業領域，由於人工智慧在農業領域的應用，這類技術得到了越來越多的應用。
這種資料類型通常具有高分辨率，與醫學影像相比，更類似於照片。 AgMRI是一種現場監測系統。雖然需要專門的模型來處理這些數據，但由於數據的空間組織，特別是可以使用卷積神經網路。
植物表型和成像研究獲得了數百萬美元投資。目前的主要任務是收集相當大的農作物資料集，通常以圖片或三維影像的形式，並將表型資訊與植物基因型進行比較。研究結果和資訊可用於推進全球農業技術。農業並不是唯一使用智慧人工智慧系統的領域，人工智慧在招募方面也是一個熱門話題。
許多自主農業機器人能夠在堅持既定的基本模式，並考慮到該地區的獨特特點的同時在地面上挖洞和播種。機器人也能夠管理植物的生長過程，並單獨與每株植物互動。當農作物成熟時，機器人將收穫，再次以應有的方式對待每株植物。
無人機可以自動噴灑農作物。小型、靈活的無人機可以比大型飛機更精確地運送危險物質。此外，使用噴霧無人機拍攝的航空攝影可以用來為本文開頭所述的電腦視覺演算法收集數據。
專門為收割而設計的機器人正在越來越多地被創造和部署。聯合收割機已經使用了很長時間，而單棵雜草可以被機器人識別和機械清除。這是當代機器人技術和電腦視覺的另一項了不起的成就，因為在此之前，人們不可能區分雜草和有益植物，也不可能使用機械手與小植物互動。
儘管許多農業機器人仍是原型或僅在小範圍內進行測試，但ML、AI和機器人技術在農業領域的應用已經很明顯。相信在不久的將來，將越來越多的農業活動採用機械化。
如今，人工智慧在農業領域的更多應用正在開發中。例如，某企業的一個試點計畫將電腦視覺應用於畜牧業，但這一領域還沒有引起深度學習企業們的廣泛興趣。
當然，已經有一些措施將牲畜追蹤資料用於機器學習。例如，巴基斯坦企業推出了項圈，可以無線監測乳牛的活動和體溫。而法國研究人員正在研究乳牛的臉部辨識技術。
此外，還有一些計畫將人工智慧應用於養豬業，這是一個迄今尚未充分利用的產業，市場價值高達數千億美元。在現代農場裡，豬被圈養在相對較小的群體中，選擇最具可比性的動物。食品是養豬生產的主要支出，因此，因此當代養豬生產的主要目標是最大化育肥過程。
如果農民對豬的體重增長有全面的了解，他們就可以解決這個問題。動物在其一生中通常只稱重兩次，剛出生和賣出時。如果專家知道每頭小豬是如何增重的，他們可以為每頭豬設計獨特的增肥方案，甚至設計獨特的食品添加劑組合。這將大大增加產量。
儘管把動物趕到磅秤上並不是特別困難，但它會給它們帶來很大的壓力，而有壓力的豬會體重下降。這項新的人工智慧研究旨在創造一種新的、非侵入性的動物稱重方法。利用電腦視覺模型從照片和影片資料推斷出來豬的重量。這些估計結果將納入現有的傳統分析機器學習模型，以增強增肥過程。
農業和畜牧業有時被視為是過時的職業。然而，現如今農業領域的人工智慧正成為許多農場常用的工具。造成這種現象的主要原因是農業中同時進行著大量的工作。
它們是非常繁瑣，以至於必須使用深度學習和當代人工智慧來實現它們的自動化。雖然栽培的植物和豬是完全相同的，但它們並不是來自同一條流水線。每一個番茄灌木和每一頭豬都需要一個獨特的方法，因此人類的干預是絕對必要的。
我們可以利用目前人工智慧的發展來解決挑戰，同時也可以自動化與動植物互動的技術，並考慮到它們的獨特特徵。稱一頭豬的體重比學習如何通過圖靈測試更簡單，在廣闊的田野上操作拖拉機比在擁擠的交通中操作汽車更簡單。
由於農業仍然是世界上最大和最重要的行業之一，即使效率的微小提高也會帶來顯著的收益。這就是為什麼有很多企業在農業領域優先考慮人工智慧的原因。
以上是智慧農業：電腦視覺和機器人正被用來提高效率的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
