Climateai，一個人工智慧現在可以提供更準確和及時的天氣預報的模型據說農民用來通過預測即將到來的天氣條件來幫助種植農作物。
由於氣候變化，由於天氣狀況繼續是不可預測的，因此美國麵粉公司Shepherd的穀物正在利用AI模型Climateai在種植農作物時進行更好的計劃。
借助歷史和當前的數據，例如溫度，降水和衛星圖像，並與未來的預測進行預測，Climateai試圖為農民提供最精確，最特定的天氣預報，範圍從一個小時到六個月。
接下來，它可以預測農業產量，並提供有關何時種植和收穫特定農作物的建議。儘管Shepherd的穀物僅使用Climateai已有一年，但其40多名農民已經遵循該應用程序的說明。
總部位於舊金山的公司Climateai的首席執行官Himanshu Gupta表示，使種子行業面臨的最大問題是將氣候彈性種子進入市場。
據他介紹，Climateai使這些業務能夠評估特定的測試種子在給定區域或地區的表現。這可以幫助種子公司確定種子種植的最佳地點。
人工智能無人機反對農作物害蟲
在農業的許多部分中使用AI仍在擴大。最近，配備了AI的無人機是革命性害蟲管理有助於減少食物浪費。
正如最近的一項研究所揭示的那樣，無人機AI是一種新工具，農民可能會用它來對抗害蟲。農民可以用AI更精確地針對害蟲。棕色的臭臭蟲是在南歐和北美造成果園的傷害，是他們針對的主要害蟲之一。
具有AI功能的無人機可以幫助農民更有效地捍衛其農作物免受這些害蟲的侵害。在意大利，害蟲在2019年造成了令人難以置信的損失，接近6.4億美元。
控制害蟲的常規方法包括信息素陷阱，視覺採樣和掃描網狀；但是，這些在大果園中是勞動密集型和不可行的。
基於研究的AI農業無人機
科學家製定了一個自動的無人機飛行計劃，以拍攝梨園的26英尺高，高清照片。在這個高度，與人類觀察者相比，無人機運動對害蟲運動的干擾少。
有趣的是，成熟的錯誤通過冷凍響應了無人機，這使拍攝場景的詳細圖片變得更加容易。之後，這些照片被用於訓練AI算法以識別害蟲疾病。借助這些數據，訓練有素的模型的表現優於從頭開始訓練的模型，以識別臭蟲，精度為97％。
該方法提供了可以適應不斷變化的天氣和環境環境的精確預測，研究人員建議在綜合的害蟲管理計劃中使用它。
