國際農業研究咨商組織：不再靠天吃飯的農業AI預測！助農民提早半年預測種植未來

國際農業研究咨商組織：不再靠天吃飯的農業AI預測！助農民提早半年預測種植未來

根據 Food Tank 報導指出，「國際農業研究咨商組織」（CGIAR）旗下組成農業大數據平臺（簡稱 CGIAR Platform），欲利用人工智能（AI）解決復雜的農業問題。該團隊由生物學家、農業學者、營養學家、數據科學家所組成，正利用大數據工具建造 AI 系統，可望助農民預測未來的收成情景，藉此提高農民的生產效率也降低耕種的風險。

在此計劃之下，CGIAR Platform 首先創造了一個更佳的方式去管理并共享農業數據，而他們的終極目標不僅是建立一個完善的數據庫，更要將這些從世界各農場收集而來的數據，透過算法生成關鍵的洞察及建議，進一步回饋給農民。

CGIAR  Platform 將重心放在發展中國家的小農戶，這些小農往往在不到一公頃的土地上種植作物，卻供應約 7 成的世界糧食。CGIAR 大數據平臺創始人之一 Andy Jarvis 表示，CGIAR Platform 協助小農的方式之一為——建構可以季節性預測的機率模式。

「順利的話，我們便可以在半年前預測并告訴農民一些簡單的信息：哪些作物適合在下個季節種植、何時是種植的時機以及如何根據天氣模式優化農場管理等。」

（國際農業研究咨商組織組成農業大數據平臺，欲利用 AI 解決復雜的農業問題。）

Jarvis 與 CGIAR  Platform 領導人 Daniel Jiménez 說明他們如何建立這樣的預測模式——透過大量收集作物的管理、環境和收成的數據，并加入其他變量考慮，如土壤養分、礦物質、微生物、害蟲和疾病等，進一步分析不同管理方式與環境條件下種植的收成情形。這些數據不僅數量要多，更要包含許多變因，以準確地仿真農場的復雜系統。

如今，在 CGIAR  Platform 已展現出對小農的潛在幫助——在數個雨季之后，哥倫比亞稻農十分苦惱于找出最佳的種稻時間。CGIAR 團隊匯整當地天氣數據以及水稻生產數據，預測哥倫比亞的降雨趨勢，并分析在不同降雨量水稻的生存能力。

根據數據分析，研究人員建議農民到下個季節再種植水稻，果然助稻農順利避開了足以破壞水稻的強降雨。以此為證，CGIAR  Platform 有望能透過大數據為農民解決問題，并提供關鍵的指引。

參考數據
Agricultural Intelligence: What AI Can Do for Smallholder Farmers