具備Intel 技術的人工智慧可協助作物產能最佳化

機器鏡頭拉近拍攝番茄幼苗上的黃色花朵。作物上的影像傳入人工智慧演算法中，用來準確預測花朵還要多久才會長成成熟的番茄，以利採收、裝運以及送到店家的農產品區。

這項技術由已有 20 年歷史的 Nature Fresh 公司所研發，該公司在安大略省和俄亥俄州間 的185 英畝土地上種植蔬菜。Nature Fresh 的 IT 經理 Keith Bradley 指出，準確預知未來有多少番茄可供銷售，讓銷售團隊的工作變得輕鬆，而且能增加獲利。這只是人工智慧改變農業的範例之一，它是帶動農業革命的新趨勢。

從偵測害蟲到預測何種作物的利潤最高，人工智慧協助人類面對最大的挑戰之一：即便氣候變遷打亂了栽種季節，把適宜耕種的土地變成沙漠，以及海水上升淹沒了原本肥沃的三角洲，到2050 年還必須再增加 20 億人口所需的糧食²。

善用每一英畝的土地並不是學術問題。聯合國預估到了本世紀中期，我們的糧食產量必須增加50% 。³

農業產量在 1960 至 2015 年之間增長三倍，而全世界的人口則從 30 億成長至 70 億。⁴ 儘管科技在除蟲、施肥和機器耕作方法有所貢獻，大部分產量提升主因仍是因為開墾更多土地，像是砍伐森林並把淡水引入田地、果園和稻田。我們這次要採用更能運用資源的方法。

人工智慧對上蚱蜢  

害蟲一直是農民的困擾。在農業發明後數萬年，蝗蟲、蚱蜢和其他啃食作物的昆蟲仍然在吞食本來能讓人類溫飽的利潤和穀物。但是人工智慧能協助栽種者對付愛吃穀類作物的害蟲。

不久前，德州一位農民檢查風向並判斷有一群蚱蜢會降落在農場的西南角。但是在他前往檢查作物之前，農民便在智慧型手機上接到由人工智慧以及他僱用來協助監視農場的資料公司所發出的警示。

將同一塊土地的新衛星影像與五年來的照片比對後，人工智慧演算法偵測到那群昆蟲已經在農民田地的另一角落腳。農民檢查那塊土地後證明確有其事，並從快可採收的玉米田裡將的害蟲消滅。

Nature Fresh 農場裡的溫室番茄採用一層壓成泥漿的椰殼作為栽培介質。它是無營養物的環境，讓栽種者可以完全控制植物所吸收的養分。感測器監視水果達到理想熟度的過程，調整燈光來加快或減慢熟成的速度。這類農耕需要相當大的運算處理能力，而 Nature Fresh 農場採用 Intel® Xeon® 處理器來處理人工智慧演算法。

Bradley 表示，我們可以透過擁有超過 2,500 個節點的溫室一窺未來的農業。