这21个项目正在为农民民主化数据

在世界各地的农田里，手机、平板电脑、无人机和其他技术正在改变粮食的种植方式。通过这些设备，人工智能(AI)——能够执行需要人类智能的任务的技术——可能帮助农民更大规模地使用他们已经知道并信任的技术。而大数据——能够揭示生长、产量、天气等重要模式的数据集——可能有助于农民在危机爆发前做出更好的决策。

根据2018年的报告刷新：食品+技术，从土壤到晚餐（PDF），人工智能与大数据可能有助于生产更多的粮食，使用更少的水，限制资源消耗，重新分配粮食浪费和降低粮食价格——所有这些同时改善农民和粮食生产者的生活和收入。“最近的进展有可能在我们种植、储存、运输、分发和消费粮食的方式上取得重大突破，”刷新报告说。“从生产到消费，这一数字化转型，连同新的生态服务，将被证明对减少温室气体、解决造成粮食不安全的多重原因以及养活21世纪的地球至关重要。”

但是AI和大数据也可能给农民新的挑战和风险农业部维尔萨克的前秘书说。数据收集可呈现挑战如果只有某些农民的连通性和资金收集和理解数据。AI礼物类似的挑战，如AI私有制和发展可能装备的企业家，创新者和企业与控制谁拥有，这些技术的使用和获取利益的权力 - 或反对中粮系股权。

我们需要得到的只是一般意义上谈论AI的层之下。我们需要开始谈论真正的应用和解决方案。

虽然AI和大数据可能给农民的挑战，监管系统控制技术的发展也可以让农民降低：由于调整了一般的AI和大数据慢慢地打开它的大门创新，农民可能缺乏在关键时刻获得农业特有技术他们的农场和企业。“在某种程度上，我们可以推进监管谈话，我们需要更具体的 - 我们需要得到的只是一般意义上谈论AI的层下面我们要开始谈论真正的应用和解决方案，”说安德鲁·金，政府事务经理，在谷歌的公共政策。

Food Tank重点介绍了21种工具，用于识别通过人工智能和大数据改变农业和改善全球技术接入的创新。

1。阿勒通过国际热带农业中心（CIAT）

灌溉用水(Agua para Riego, AGRI)帮助农民为他们的灌溉系统找到水源。AGRI最初是为洪都拉斯西部开发的，它结合了关于气候、土壤、土地覆盖和水文的信息来创建纹理类地图，显示接近的水源和修建水库的地点。目前,世界资源研究所的项目计划20×20部署农业工具，恢复拉丁美洲的毁林和退化土地。

2。aWhere

aWhere提供农业信息和洞察力，以农民和种植者全球。现在认证的B公司，aWhere包括诸如银天气，它提供实时天气变​​量的历史数据，以及农业经济学，这有助于让农民根据关于沉淀，生长阶段和作物应力数据预测。该公司提供的服务，不仅向农民和企业，也给各国政府和非政府组织帮助小农户保持健康的产量。

3.蓝河技术

蓝河科技的See & Spray machines使用计算机视觉和机器学习来精确喷洒杂草。为了抑制全球对除草剂抗药性的增长，该技术通过识别作物和植物中的杂草并对每一杂草进行处理，从而限制了除草剂的广泛喷洒。蓝河技术公司被约翰迪尔公司收购，该公司为农民提供设备，可以将除草剂的喷洒量限制在90%以上。

4.Connectera

Connectera的IDA使用TensorFlow，谷歌的机器学习框架，收集数据，对牛和帮助农民的行为，了解他们的牛群的健康，生活习惯和生活。TensorFlow是数据和信息的一个开放源码库，是对所有人开放。Connectera的IDA收集信息和跟踪活动，如进食，饮水，休息，生育，温度等。利用信息来对如消化功能紊乱问题的预测，Connectera希望农民可以使用IDA增加生产和保护他们的牛群。

5.DREAMpy由国际粮食政策研究所

管理动态研究评估python版本2.1 (DREAMpy)衡量了全球农业发展项目的经济影响。由国际粮食政策研究所和维生素软件生物安全系统项目开发”生物技术和生物安全快速评估和政策平台，DREAMpy允许用户插入数据到模拟各种经济模型和场景的Excel表格。在实施前，发展项目主管可以预测一个社区可能发生变化的经济因素，包括技术发展、税率和价格弹性。2018年6月，DREAMpy公开向全世界免费开放。

6.EcoProMIS由CIAT

生态生产力管理信息系统(EcoProMIS)帮助哥伦比亚的水稻和油棕生产者估算产量和温室气体排放——几乎是实时的。EcoProMIS利用卫星等空间技术跟踪作物在不同条件下的表现，并将航空数据与农民自己的数据结合起来，展示他们农场的作物产量和生物多样性。EcoProMIS的目标不仅是帮助农民提高他们的环境和财政效率，而且还培养他们的技能和对作物管理对收入、生产力和可持续性的影响的理解。竞彩足球app怎么下载

7.FARMWAVE

FARMWAVE”的AI数据模型帮助农民做出关键的决定，以保持和维护他们的农场。随着应用为基础的工具，农民们可以通过照片辨认虫害和疾病，创造轻松的现场报告，可以自动包括信息，如天气和位置，甚至数以玉米照片只扫描了迅速的内核来估算产量。随着技术的发展，FARMWAVE说，农民可以通过20％到30％减少作物的破坏和增加产量。

8。GCANIFPRI的

促进两性平等和国际粮食政策研究所的目标适应气候变化的农业营养（GCAN），使采用气候智能型农业（CSA）提供的数据显示CSA做法和积极的农业和营养成果之间的连接做法更容易为农民的决定。通过使性别之间，营养和CSA实践的联系，GCAN将推荐的技术和方法，以帮助妇女和青年农民众志成城障碍，采用CSA的做法 - 比如信息渠道不畅和资源来采取所需的做法。

9。GARDIAN通过CGIAR

全球农业研究数据创新及加速网络（GARDIAN）为CGIAR提供数据”中国的大数据平台。GARDIAN提供的数据为世界各地的专家提供了装备，以应对从非洲、亚洲到拉丁美洲和加勒比地区的农业挑战。作为平台的一部分”CGIAR的使命是为农业创造创新空间，并通过农业科学消除世界饥饿，因此CGIAR将使整个GARDIAN民主化”“我们将把这些数据提供给每个国家和粮食系统每个部门的每一位创新者、农民和决策者。

10。你好拖拉机

你好拖拉机采用人工智能，以提高尼日利亚更聪明，更好地维护和更有利可图的拖拉机农民获得。供电IBM”s AI和区块链技术,你好拖拉机拖拉机服务允许农民请求通过一个应用程序:拖拉机所有者才能提供一个可用的拖拉机和完整的服务,监控的应用。你好拖拉机上的农民与IBM合作研究利用机器学习和图像识别预测种植和收获的质量。该应用程序还组织银行为拖拉机融资，以及为拖拉机提供服务的经销商。

11。HerdDogg

使用智能耳标和移动接收机HerdDogg的技术监控牧场饲养牲畜。该标签存储和发送数据，比如牛群数量，位置变化，动物的行为模式，甚至热警报，以帮助牧场主监控他们的牲畜。该技术帮助农民获取数据随时随地，而农民使用传统的标签必须相互接近的动物进行类似的跟踪和分析。

12。MasAgro玉米由国际玉米和小麦改良中心（CIMMYT）

MasAgro玉米，是CIMMYT的一个组成部分”该项目帮助与墨西哥农民开展合作育种项目，以改进墨西哥本土玉米种子。利用传统技术，CIMMYT旨在开发一种杂交玉米品种，帮助实现诸如饲养墨西哥等目标”墨西哥是世界上最大的旱作玉米生产国，促进了墨西哥玉米种子产业的发展。MasAgro的改良玉米种子正在与当地种子部门合作进行测试，以确保技术培育的玉米种子有利于墨西哥的粮食安全。

13.新闻由CIAT

营养预警系统(NEWS)处理与撒哈拉以南非洲的粮食和营养有关的数据，以努力改善营养。这个工具”不是唯一的数据提供了一个早期预警系统，警报决策者营养威胁罢工的危机前，但数据也加强了工具的情报，定位模式和趋势，可以帮助加快营养改善响应全球。新闻中心的监控系统还有助于积累成熟的解决方案的轮廓全球各国家和地区的领导人能够指导咨询。

14.PBIIFPRI的

图片保险(PBI)帮助农民获得、负担和理解农作物保险。通过智能手机上的免费应用程序，农民们可以上传从播种到收获的农作物照片。收获后，当地农学家分析每张照片，以确定农民遭受作物损失的程度，核实损失，并将保险款项直接存入农民的银行账户。该工具不仅使作物保险对小农户更具吸引力和可获得性，而且还为向农民提供可持续做法建议和管理当地天气或与农业有关的事件提供了机会。

15.Plantix由泥炭GmbH是一家

这款名为Plantix的应用程序被称为“移动农作物医生”，旨在帮助农民、农业工人和咨询师提高他们的生产率。使用该应用程序，农民可以给他们的作物拍照，并接收关于这种作物的信息——以及它可能面临的任何潜在疾病。该应用程序还将农民与专家社区和数据库连接起来，收集提高产量和治疗疾病的提示。

16.PlantVillage Nuru

PlantVillage努鲁帮助农民诊断作物病害，即使没有互联网连接。宾夕法尼亚州立大学热带农业国际研究所（IIAT）和联合国粮食和农业组织（FAO）开发的应用程序使用谷歌的Tensorflow机器学习工具来诊断作物，如木薯和马铃薯。虽然目前的应用程序帮助非洲农民识别秋粘虫感染，应用程序继续学习如何诊断全世界最迫切的疾病，如在宾夕法尼亚州lanternfly害虫。

17.智能银

Smart Ag公司开发了一种可与任何品牌设备兼容的自动操作拖拉机技术，帮助农民减少种植相同数量作物所需的时间和精力。Smart Ag的AutoCart允许用户远程操作谷物车，并允许用户设置速度、卸货地点等。Smart Ag的SmartNX工具包将任何机器连接到其他机器和云，并将机器的性能和发现添加到农场的整体数据集。

18.SWIIM

可持续用水与创新灌溉管理(SWIIM)是在美国农业部(USDA)的帮助下开发的，它提供了可能帮助农民或土地所有者管理其农业用水的用水数据。该技术可以监测水流、耗水量、降水和天气数据，帮助用户了解他们的用水费用。由于每小时为种植者收集超过60次的数据，SWIIM可以帮助用户迅速做出有关水的过度使用的决定。

19。塔拉尼斯

Taranis通过帮助土地管理者和生产者监控他们的田地，解决了由于昆虫、作物疾病、杂草和营养缺乏造成的作物损失问题。Taranis结合了来自卫星、飞机和无人机的图像，为天气预报、疾病预测、侦察等做出了贡献。这家国际初创公司还将数据组装成地图、报告、图表和见解，以帮助用户直观地理解他们的数据。

20.Terra-i由CIAT

Terra-i追踪从洪都拉斯到越南的世界各地人为造成的土地覆盖变化。由于了解到在某些环境条件下，自然植被的绿化率有一种可预测的变化模式，国际林业中心与林业、树木和农林复合经营方案等伙伴合作;而大自然保护协会则发展了一个“训练”网络，以了解绿色变化的正常模式。然后，该系统会标记出土地覆盖发生剧烈变化的地区，这样全世界的人就可以预见继续不友好的环境做法的代价。

21.跟踪基因组学

追踪基因组学通过分析土壤，帮助农民优化他们的土地潜力。农民送去土壤，这项技术会量化土壤中的微生物，追踪基因组学，然后解码，帮助农民了解他们的土壤尚未开发的潜力。Trace Genomics已经绘制了超过15万英亩的土地，形成了一个美国土壤的全面数据库。为了解决数据所有权和使用的问题，Trace Genomics保持信息匿名。