在农业中采用人工智能可以降低模式变化的风险人工智能在田间的表现促使印度国家农业研究所(NITI Aayog)在阿萨姆邦、比哈尔邦、贾坎德邦、中央邦、马哈拉施特拉邦、拉贾斯坦邦和北方邦等7个邦的10个地区启动了一个使用人工智能的精准农业试点项目

这是人类创新的奇迹之一，但人工智能(AI)给我们带来了激烈的竞争。随着人工智能在一定程度上精确预测正确条件的能力，猜测晴雨的日子可能很快就会消失。它包括精准农业(PA)的一个基本方面，甚至被政府推广，以提高生产力，进而提高农民的收入。基于人工智能的播种咨询使产量提高了30%，微软与ICRISAT合作开发了一款由微软Cortana智能套件(包括机器学习和Power BI)支持的人工智能播种应用程序。该应用程序向参与的农民发送播种建议，让他们在最佳播种日期播种，而无需在田地里安装任何传感器，也无需支付任何额外费用;他们所需要的只是一部能够接收短信的手机。人工智能在田间的表现促使印度国家农业研究所(NITI Aayog)在阿萨姆邦、比哈尔邦、贾坎德邦、中央邦、马哈拉施特拉邦、拉贾斯坦邦和北方邦等7个邦的10个地区启动了一个使用人工智能的精准农业试点项目。

水分充足指数(MAI)可能带来显著变化

人工智能机制通过收集和分析1986年至2015年30多年的历史气候数据，计算作物播种期，并确定水分充足指数(MAI)，以确定最佳播种期。MAI是用于评估降雨和土壤水分是否充足以满足作物潜在需水量的标准化度量。记录和报告的日降雨量有助于计算实时MAI，而未来的MAI是根据天气预报模型计算的，这些模型被缩小了规模，以建立可预测性，并指导农民选择理想的播种周。

国际半干旱热带作物研究所(ICRISAT)是一个非营利性、非政治性组织，它发起了十次播种建议，并在农民中传播，直到收获完成。这些建议包含重要信息，包括最佳播种日期、土壤试验施肥、农家肥施用、种子处理、最佳播种深度等。与该应用程序同步，一个个性化的村庄咨询仪表板提供了有关土壤健康、推荐肥料和七天天气预报的重要见解。

这是对传统做法的重大转变，几个世纪以来;农民们一直在使用古老的方法来预测棉花等作物的正确播种日期。大多数情况下，他们会选择在6月初播种，以利用季风季节，季风季节通常从6月持续到8月。然而，过去十年来不断变化的天气模式导致了不可预测的季风，造成了作物减产和农民损失。

虫害预测促进更好的规划

创建害虫攻击预测模型再次利用人工智能和机器学习来提前指示害虫攻击的风险。常见的害虫，如茉莉、蓟马、粉虱和蚜虫，会对作物造成严重损害，影响作物产量。为使农民能够采取预防行动，虫害发生概率的指导将会有所帮助。农民将获得关于虫害可能性的预测性见解，这将有助于他们计划，采取先发制人的措施，减少虫害造成的作物损失。所有这些肯定会使农场收入翻一番。除了播种建议外，还根据天气条件和作物阶段指示害虫袭击风险的措施是一个姗姗来迟的帮助。

不断变化的天气模式，包括气温升高、降雨模式和降雨量的快速变化以及地下水密度都会影响农民;特别是那些在未灌溉的土地上耕种，庄稼非常依赖雨水的人。利用云技术和人工智能发布播种咨询，预测病虫害防治和商品定价，是为农业社区创造更多收入的一项重大举措。