国际农业研究咨商组织：不再靠天吃饭的农业AI预测！助农民提早半年预测种植未来

国际农业研究咨商组织：不再靠天吃饭的农业AI预测！助农民提早半年预测种植未来

根据 Food Tank 报导指出，「国际农业研究咨商组织」（CGIAR）旗下组成农业大数据平台（简称 CGIAR Platform），欲利用人工智能（AI）解决复杂的农业问题。该团队由生物学家、农业学者、营养学家、数据科学家所组成，正利用大数据工具建造 AI 系统，可望助农民预测未来的收成情景，藉此提高农民的生产效率也降低耕种的风险。

在此计划之下，CGIAR Platform 首先创造了一个更佳的方式去管理并共享农业数据，而他们的终极目标不仅是建立一个完善的数据库，更要将这些从世界各农场收集而来的数据，透过算法生成关键的洞察及建议，进一步回馈给农民。

CGIAR  Platform 将重心放在发展中国家的小农户，这些小农往往在不到一公顷的土地上种植作物，却供应约 7 成的世界粮食。CGIAR 大数据平台创始人之一 Andy Jarvis 表示，CGIAR Platform 协助小农的方式之一为——建构可以季节性预测的机率模式。

「顺利的话，我们便可以在半年前预测并告诉农民一些简单的信息：哪些作物适合在下个季节种植、何时是种植的时机以及如何根据天气模式优化农场管理等。」

（国际农业研究咨商组织组成农业大数据平台，欲利用 AI 解决复杂的农业问题。）

Jarvis 与 CGIAR  Platform 领导人 Daniel Jiménez 说明他们如何建立这样的预测模式——透过大量收集作物的管理、环境和收成的数据，并加入其他变量考虑，如土壤养分、矿物质、微生物、害虫和疾病等，进一步分析不同管理方式与环境条件下种植的收成情形。这些数据不仅数量要多，更要包含许多变因，以准确地仿真农场的复杂系统。

如今，在 CGIAR  Platform 已展现出对小农的潜在帮助——在数个雨季之后，哥伦比亚稻农十分苦恼于找出最佳的种稻时间。CGIAR 团队汇整当地天气数据以及水稻生产数据，预测哥伦比亚的降雨趋势，并分析在不同降雨量水稻的生存能力。

根据数据分析，研究人员建议农民到下个季节再种植水稻，果然助稻农顺利避开了足以破坏水稻的强降雨。以此为证，CGIAR  Platform 有望能透过大数据为农民解决问题，并提供关键的指引。

参考数据
Agricultural Intelligence: What AI Can Do for Smallholder Farmers