“智能農(nóng)業(yè)”的理念在高精度算法的幫助下不斷發(fā)展，提高了農(nóng)業(yè)的效率和生產(chǎn)力。機器學(xué)習(xí)是一個科學(xué)的分支，它背后的機制是允許機器在沒有明確編程的情況下學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)和強大的計算機一起發(fā)展，以解決、分析和理解農(nóng)業(yè)組織環(huán)境中數(shù)據(jù)密集過程的新可能性。目前，農(nóng)民可以利用農(nóng)場傳感器，預(yù)測農(nóng)業(yè)產(chǎn)量，評估農(nóng)作物質(zhì)量，根據(jù)支持機器學(xué)習(xí)的電子創(chuàng)新，確定植物種類，診斷植物疾病和雜草侵害。那似乎是一個難以想象的水平。機器學(xué)習(xí)在整個種植、生長和收獲過程中，在農(nóng)業(yè)中發(fā)揮著重要作用。它從播種開始，通過土壤測試、種子育種和供水測量，最終由機器人收集收獲，并通過計算機視覺評估其成熟度。現(xiàn)在，如果沒有機器學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助，農(nóng)民能得到的數(shù)據(jù)量是壓倒性的。在這些數(shù)據(jù)的幫助下，ML可以快速評估大量數(shù)據(jù)，并推薦最有利可圖的策略。舉例來說，ML可以推薦什么時候種植來預(yù)防病蟲害。數(shù)字化農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢是合理的，它能幫助種植者做出最佳的投資決策，從而增加產(chǎn)量和利潤。另外，還可以幫助農(nóng)民逐一確定實際費用，而不僅僅是整個農(nóng)場的實際費用。

近幾年，機器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的發(fā)展。下面是它在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用：

1、機器學(xué)習(xí)環(huán)境應(yīng)用之繁殖和識別物種。

物種選擇的艱難過程需要找到特定的基因，以確保對水和營養(yǎng)物質(zhì)的有效反應(yīng)。理想的植物品種可以抵抗氣候變化、疾病、更多的營養(yǎng)和更好的口感。

為了徹底調(diào)查農(nóng)作物的性能，機器學(xué)習(xí)使我們能夠從幾十年的田間數(shù)據(jù)中提取信息。這些數(shù)據(jù)被用來創(chuàng)建一個概率模型，預(yù)測哪些特征會給植物帶來理想的遺傳優(yōu)勢。

作物的物種識別通常是通過簡單的比較來進行的，比如葉子的顏色和形狀。借助葉脈形狀等更先進的方法來評估樹葉，機器學(xué)習(xí)使我們能夠以更復(fù)雜、更準(zhǔn)確、更快捷的方式來評估植物。

2、機器學(xué)習(xí)環(huán)境應(yīng)用之水土管理。

為了了解生態(tài)系統(tǒng)過程及其對農(nóng)業(yè)的影響，機器學(xué)習(xí)算法檢查蒸發(fā)動態(tài)、土壤濕度和溫度。

ML策略可以解決土壤中的缺陷。舉例來說，機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助農(nóng)民保持最佳的無機氮含量。通過氮氣模型預(yù)測土壤和環(huán)境中的氮氣循環(huán)，引導(dǎo)農(nóng)民達到最佳水平。該軟件模擬可檢測氮氣是否可用，并決定何時在土壤中添加氮氣。另外，當(dāng)?shù)獨夂窟^高時，還可以通知農(nóng)民，以免損害作物。

灌溉系統(tǒng)的使用也可以更有效，這是由于基于ML的應(yīng)用。它可以估計每天、每周或每月的蒸發(fā)量，并預(yù)測每天的露點溫度，這有助于預(yù)測預(yù)期的天氣事件，計算蒸發(fā)量和蒸發(fā)量。

3、機器學(xué)習(xí)環(huán)境應(yīng)用之產(chǎn)量預(yù)測和作物質(zhì)量。

精確農(nóng)業(yè)最重要、最著名的領(lǐng)域之一是產(chǎn)量預(yù)測，包括測繪和評估產(chǎn)量、匹配農(nóng)作物供需和管理?，F(xiàn)代方法遠遠超出了基于歷史數(shù)據(jù)的簡單預(yù)測，結(jié)合計算機視覺技術(shù)即時提供數(shù)據(jù)，全面多維分析農(nóng)作物、天氣和經(jīng)濟狀況，最大限度地發(fā)揮農(nóng)民和公眾的產(chǎn)量。

準(zhǔn)確識別和分類農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量屬性可以提高產(chǎn)品價格，減少浪費。與人類專家相比，機器可以使用看似毫無意義的數(shù)據(jù)和連接來揭示和發(fā)現(xiàn)有助于作物整體質(zhì)量的新屬性。

4、機器學(xué)習(xí)環(huán)境應(yīng)用之疾病及雜草檢測。

為了預(yù)防和治療疾病，必須在農(nóng)作物區(qū)噴灑大量殺蟲劑，這往往會導(dǎo)致高昂的經(jīng)濟成本和相當(dāng)大的環(huán)境影響。ML是一種根據(jù)時間、地點和會受到影響的植物，有針對性地使用農(nóng)藥的一般精確農(nóng)業(yè)管理。

雜草對莊稼的生長構(gòu)成嚴(yán)重威脅。雜草很難與莊稼區(qū)分開來，這是雜草控制的最大挑戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)中的計算機視覺和機器學(xué)習(xí)算法可以增強雜草的識別和辨別能力，成本最低，對環(huán)境沒有負面影響。該技術(shù)的未來模型將為除草機器人提供動力，最大限度地減少對除草劑的需求。

5、機器學(xué)習(xí)環(huán)境應(yīng)用之畜牧業(yè)生產(chǎn)和動物福利。

機器學(xué)習(xí)可以準(zhǔn)確預(yù)測和預(yù)測農(nóng)業(yè)，以最大限度地提高畜牧生產(chǎn)系統(tǒng)的經(jīng)濟效益，如牛和雞蛋的生產(chǎn)。比如屠宰前150天，體重預(yù)測系統(tǒng)可以預(yù)測未來的體重，讓農(nóng)民相應(yīng)調(diào)整飲食和環(huán)境因素。

如今，牲畜越來越被視為農(nóng)場生活中不快樂和疲憊的動物，而不僅僅是食物載體。站立、移動、吃飯、喝水等動物的運動模式可以確定動物面臨的壓力，預(yù)測其對疾病的敏感性、體重增加和生產(chǎn)力。動物的咀嚼信號可以與食物調(diào)節(jié)的需要聯(lián)系起來。

6、機器學(xué)習(xí)環(huán)境應(yīng)用之模型使用。

學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)機器不是一個神秘的噱頭或魔法。相反，這是一個精心設(shè)計的模型，用來收集特定的數(shù)據(jù)，并采用方法論來獲得預(yù)期的結(jié)果。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)并且支持向量機(SVM)這是兩種非常流行的農(nóng)業(yè)機器學(xué)習(xí)模式。ANN是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，可以模擬模式生產(chǎn)、推理、學(xué)習(xí)和判斷等復(fù)雜活動。它的靈感來自于人腦的運行模式。

SVM是一種二進制分類器，利用線性分離超平面將數(shù)據(jù)實例分類為類別。支持向量機用于聚類、回歸和分類。它們被用來估計農(nóng)業(yè)中的動物產(chǎn)量和農(nóng)作物生產(chǎn)力和質(zhì)量。

此外，農(nóng)民聊天機器人正在開發(fā)中。這些機器人不僅可以提供數(shù)字，還可以評估數(shù)據(jù)，并向農(nóng)民提供復(fù)雜問題的咨詢。因此，預(yù)計它們會比面向消費者的Alexa和類似助手更聰明。

機器學(xué)習(xí)的突破有著不可思議的潛力，就像軟件一樣。農(nóng)業(yè)科學(xué)家正在大規(guī)模檢驗他們的理論，并幫助開發(fā)更準(zhǔn)確、更實時的與農(nóng)作物相關(guān)的預(yù)測模型。農(nóng)業(yè)機器學(xué)習(xí)有能力為維護世界人口、應(yīng)對氣候變化、保護自然資源提供更多解決方案。

當(dāng)前，機器學(xué)習(xí)解決方案主要集中在特定的問題上，但是隨著自動數(shù)據(jù)收集、分析和決策的進一步集成到互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，很多農(nóng)業(yè)活動都會轉(zhuǎn)變?yōu)橹闹R農(nóng)業(yè)，這樣可以提高產(chǎn)量和產(chǎn)品質(zhì)量。

標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí),智能農(nóng)業(yè),AI人工智能,人工智能,智慧農(nóng)業(yè)