IBM向全球擴展Watson農業決策平臺的業務,結合天氣公司(The Weather Company)的資料,向全球農作物種植業者提供預測服務,幫助耕作者規畫耕作、種植、噴灑農藥與採收等工作,並提供有用的種植建議。

Watson農業決策平臺現提供玉米、小麥、大豆、棉花、高粱、甘蔗和馬鈴薯等作物模型,透過結合天氣資料以及作物模型,幫助提升單位面積的作物產量,創造農場的盈利能力。而且IBM也表示,由於全世界農地不再增加,一樣的耕作面積,需要提升每單位的農作物收成數量,才得以在2050年的時候,養活全球20億人口。

該平臺包含了工具以及解決方案,幫助耕作者對其作物採取更正確的耕作測略,與此同時,該平臺也同時能從農地中收集資料,IBM提到,過去農具上收集的資料通常無法有效用於分析上,但現在透過這個平臺,也可以加入共享資料的行列,包括田地中使用的無人機以及智慧灌溉系統,還有其他用來收割、播種與噴灑等器具上的感測器,都能回饋給Watson農業決策平臺,幫助修正預測結果。

這些來自農場的資料非常龐大,每天每個農場平均產生五十萬個資料點,而這些資料量將只會越來越多,IBM更預測在2036年時資料量會來到400萬個資料點,而匯總田地、機器和環境的資料,並透過人工智慧分析,能提供耕作者與企業有用的資訊。該平臺基於IBM Research的IBM PAIRS Geoscope系統建置,能夠快速處理來自衛星、無人機、飛行器、物聯網感測器以及天氣模型的時間與空間資料集。

由於平臺可以追蹤每個產地作物的產量、天氣和植物生產條件,綜合灌溉管理、病蟲害分析等資訊,該平臺可以對擁有相同生長環境的區域,共享有用的種植資訊。而且不只能夠讓農作物收成更好,該平臺還能提供更細緻的種植用途,像是為畜牧公司消除穀物飼料中特定的黴菌與真菌,提供乾旱農地最佳的灌溉策略,或是種出適合用於速食連鎖店炸薯條的長型馬鈴薯,也能種植出更適合釀製啤酒的大麥。


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