AI 如何帮助农民应对气候变化

Medcom.id   美都新闻网  9 月 13 日电   ： 机器学习算法开始彻底改变现代农业。该技术使农民能够实时防治病虫害，提高作物产量和利润，同时减少浪费、温室气体排放和农药使用。

世界二氧化碳排放量约6%来自农业。每年，高达40%的农作物因病虫害而歉收。对于低利润农民来说，为了生存而将重要资源浪费在未使用的农作物上要困难得多，更不用说茁壮成长了。

初创公司Fermata推出的全新人工智能平台为农民提供一种减少害虫和作物疾病影响的方法，同时使农业更加可持续、对工人更友好。

一种名为Croptimus的新型ML驱动计算机视觉系统可以7天24小时连续扫描植物。当检测到害虫或植物病害的早期迹象时，该平台会立即向农民发出警报，使他们能够将资源赶到受影响的植物上，并将威胁控制在本地。

该平台接受了高质量数据的培训，使其计算机视觉软件能够准确区分健康和有风险的植物，并快速识别害虫或疾病。该系统为农民提供实时分析，并提供带注释的 360 度增强现实地图，显示作物健康的最新报告。

Fermata在本地设备上使用PyTorch和NVIDIA cuDNN 训练其模型。为了进行推理，它结合使用云和本地计算，包括在AWS云中运行的NVIDIA T4 GPU，以及使用 NVIDIA TensorRT优化的NVIDIA Jetson Nano代码以加速性能。

Croptimus系统可用于大型温室和室外农场的各种配置。用于扫描和分析植物的相机可以安装在高杆上、温室的天花板上，集成到空中无人机中，或者连接到定期穿越植物行的移动机器人上。

人工智能驱动模型不会取代农民现有的日常工作，而是增强传统的工作流程并使其更具针对性。

例如，农场通常依靠人手动检查农作物。不幸的是，高素质的人力资源供不应求，而且即使有，也很昂贵。此外，人类可能会感到疲倦或犯错误。当检查人员未能发现植物病虫害时，它们会迅速繁殖，导致广泛的植物腐烂和浪费。

像Croptimus这样的人工智能系统总是在扫描问题。当系统标记出潜在问题时，它会向农民发送警报，然后农民可以指导人们检查作物，并在必要时在害虫或疾病传播之前进行干预。早期干预减少作物损失，帮助农民更有针对性地利用人力。

该系统的另一优点是农场可以及早发现并减少病虫害，并且对农药的需求较少。这不仅为农民节省了金钱，还减少农药泄漏到环境中的负面影响。