预计这是一个将挖掘第四次工业革命中出现的连接技术的变革潜力的时代。在阿里看来，三项技术因其在推进气候智能型精准农业方面的潜力而脱颖而出：可穿戴农业传感器、物联网或“智能”设备以及人工智能(AI)。
在AdvancedIntelligenceSystems发表的一篇评论文章中，Ali和来自该公司的同事MatinAtaeiKachouei佛罗里达理工大学动物科学学院和AjeetKaushik写道，融合这些尖端技术可能会在农业部门监测全球食品安全和质量以及植物健康和生产力的方式上产生范式转变。
对于Ali来说，优先考虑快速、准确、早期监测对于可持续、安全地养活快速增长的全球人口至关重要，预计到2050年全球人口将接近100亿，需要增加50%的粮食来维持世界粮食供应链。根据这篇文章。
根据2023年全球农业生产力(GAP)报告，由学院发布农业和生命科学，全球农业生产率增长大幅萎缩，当前可持续扩大生产的努力还不够。
阿里表示，研究人员需要合作，充分发挥新技术的潜力，帮助生产商满足未来的需求。农学家需要与工程、人类和兽医学以及材料科学方面的专家合作。
“这种合作存在巨大差距，”阿里说。“我开发传感器，但我需要与机器学习专家合作。我们需要开展更多合作来解决粮食危机。”
Ali、Kachouei和Kaushik在文章中阐述了研究人员在应用传感器、智能设备和人工智能监测食品和植物方面取得的最新进展。他们还描述了结合这些技术的潜力和挑战。
他们写道，食品传感器技术已经取得了显着的发展，重点是测量毒素、湿度、pH、新鲜度、温度、污染物和病原体。密切关注这些因素对于食品安全、食品质量和高包装标准至关重要。
研究人员描述了如何在与其他技术配合使用时增强这些传感能力：通过传感器和智能设备的配合，食品、牲畜和植物传感系统可以实时、现场、大规模地精确收集数据。然后，下一代网络可以快速传输这些系统生成的大量数据。
研究人员写道，人工智能可以通过自动数据处理简化数据分析。阿里表示，人工智能可以处理智能传感器生成的大量数据。智能设备和人工智能相结合还提供了预测分析的潜力，使生产商能够主动预测疾病爆发和天气模式等挑战。
在整篇文章中，阿里和他的同事强调了研究人员目前如何探索多种技术整合的例子，包括开发用于检测牛奶、橙汁和苹果汁中疾病生物标志物的电化学传感器，以及使用基于微针的技术将植物传感器与基于智能手机的3D打印设备集成起来，以检测西红柿中的病毒。
阿里和他的同事看到了这些解决方案的前景，但他们也指出了利用第四次农业革命技术所面临的挑战：使用智能传感器收集数据存在安全问题;传感器、网络基础设施和数据管理的成本可能令人望而却步;在许多农场所在的农村或偏远地区使用智能设备时可能会出现互联网连接问题。
为了应对这些挑战，阿里回顾了合作，不仅是科学家之间的合作，还包括与政策制定者和农民之间的合作。“为了解决我们的共同问题，我们需要共同努力，”他说。
标签：
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！