人工智能在农业方面的应用成就?人工智能与农业结合的例子有

发布时间:2023-12-13 06:56:30
发布者:网友

这篇文章给大家聊聊关于人工智能在农业方面的应用成就,以及人工智能与农业结合的例子有对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站哦。

一、人工智能农业的利与弊

1、利:目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益,人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作,而且机器犯错误的概率比人低,并且能够持续工作,大大的提升工作效率。

2、节约了大量的成本,未来的人工智能可能还会代替人类工作,代替人类做家务,帮助人类学习,甚至可以照顾老人和小孩,实时监护人类的健康,生病了直接给人来治疗,延长人类的寿命,让人类的生活变得越来越美好。

3、弊:霍金曾发出警告,人类面临一个不确定的未来,先进的人工智能设备能够独立思考,并适应环境变化,它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者!如果真的有一天,人工智能机器人变成了能独立思考,独立的做出准确的判断,一旦有一天人工智能反客为主,到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

4、当人工智能处于一个低级阶段的时候,人类可以让人工智能来代替人类进行一些需要基本思考的工作,比如记账,审计,阅读,还有风险更低的体力劳动,毕竟现在由纯机器操作的工厂还是有一定事故发生率的,而人工智能是可以通过自己分析预判来减少风险的。

5、虽然可能会带来大量的失业,但是这本来就是社会前进必须经历的过程,当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益,然而只要这个前进的方向是对的,也就无可厚非了,毕竟被取代的是所需能力不高的工种,只能怨自身没有什么不可替代的价值了。

二、农业人工智能的特征

1.在农业生产中,人工智能助力农业生产精细化,从而促进农业提质增效。在种植领域,企业利用人工智能对农作物生长情况及环境数据进行建模分析,为农业生产提供精准指导。

2.在农业服务中,人工智能可缓解信息不对称导致的农产品供需失衡及农业融资难等问题。运用人工智能建立农产品价格走势预测模型,指导农业生产主体动态调整产能,既可减少由于盲目生产导致的成本浪费,也能提升消费者满意度。

3.人工智能在农业生产和服务环节为促进农业智能化转型升级提供了新思路。但这些融合应用目前主要处于探索和试点阶段,融合模式仍需优化完善,应用范围也有待逐步扩大。

三、人工智能在农产品检验方面的应用

1、从农产品品质检测到田间作业技术,人工智能技术在农业领域的应用得到了迅速发展。

2、通过人工智能感知系统,农业机器人能够获得比劳动力更高的产能和效率;对土壤和作物生长情况进行监测,能够防治作物缺陷并且优化健康作物生产的潜力;实时的病虫草害信息获取与处理能够极大的提升作物管理效率,降低成本,保障作物品质安全;无人机等智能作业机具对于推动农业生产效率迅速提升具有基础性作用。

3、人工智能驱动的农业技术出现,不但可以帮助提高农业效率,还能解决行业面临的挑战。

四、人工智能与农业结合的例子有

1、人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。

2、在土壤探测领域,IntelinAir公司开发了一款无人机,通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片,通过电脑智能分析,确定土壤肥力,精准判断适宜栽种的农作物。

3、在病虫害防护领域,生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯将关于作物叶子的5万多张照片导入计算机,并运行相应的深度学习算法开发了一款手机AppPlantVillage(美国),农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传,App能智能识别作物所患虫害。

五、ai在智慧农业中的应用

农业中的人工智能可以分为五类:

许多公司开发自主机器人并对其进行编程,以处理重要的农业任务,比如用比人类更高的产能和更快的速度收割庄稼。自动化的出现有助于解决劳动力短缺的问题。

许多公司利用计算机视觉和深度学习算法来处理无人机捕捉到的数据,以及采用软件技术来监测作物和土壤健康状况。由于砍伐森林使土壤变得贫瘠,并造成涝渍和盐碱化,土壤分析机器的发展在未来几年内可能变得至关重要。我们需要开发一种利用机器学习的系统,让客户了解土壤的优势和劣势。这种服务的重点应放在防止作物缺陷和优化健康作物生产的潜力上。

如今,估计有250种杂草已经对除草剂产生了抗性。美国杂草科学学会对玉米和大豆作物的杂草失控影响的研究中,每年农民会因这一问题损失约430亿美元。使用自动化和机器人技术帮助农民找到更有效的方法来使庄稼不受杂草侵害尤为重要。

到2027年,农业领域的无人机市场预计将达到4.8亿美元,而无人机的使用旨在帮助用户提高作物产量和降低成本。首先编程无人机的路线,一旦部署该设备将利用计算机视觉记录图像,并将捕获的数据上传到云,通过算法来整合和分析捕获的图像和数据,以提供详细的分析报告。

与卫星相结合的机器学习算法可以用于预测天气、分析作物的可持续性以及评估农场是否存在病虫害。许多农民确实抱怨说不需要在田地里到处使用化肥,但农药已经成为必需品。所以,可以通过开发软件告诉用户哪里需要化肥,这样可以减少近40%的化肥使用量。

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