Precision agriculture

尽管人们对 ChatGPT 等华丽的新型人工智能工具、监管人工智能的挑战以及超级智能机器的末日场景的关注，人工智能在许多领域都是一个有用的工具。事实上，它具有造福人类的巨大潜力。 在农业领域，农民越来越多地使用人工智能驱动的工具来应对威胁人类健康、环境和粮食安全的挑战。研究人员预测这些工具的市场 到2032年将达到120亿美元. 作为一名研究员 研究农业农村政策, ，我看到农业人工智能的三个有前景的发展：联邦学习、病虫害检测和价格预测。 汇集数据而不共享数据 机器人、传感器和信息技术越来越多地应用于农业。这些工具旨在帮助农民提高效率并减少化学品的使用。此外，这些工具收集的数据可用于使用机器学习来改进管理系统和决策的软件。然而，这些应用程序通常需要利益相关者之间共享数据。 美国的一项调查农民发现超过一半的受访者表示他们 不要信任联邦机构或私营公司的数据. 。这种信任的缺乏与对敏感信息遭到泄露或被利用的担忧有关。 操纵市场和监管. 。机器学习可以减少这些担忧。 联邦学习是一种根据多方数据训练机器学习算法的技术 双方无需互相透露数据. 。通过联合学习，农民将数据放在算法可以访问的本地计算机上，而不是在中央服务器...