10月16日是世界粮食日。据联合国发布的《2020世界粮食安全和营养状况》，2019年全球有近6.9亿人遭受饥饿，占全球总人口的8.9%。今年由于新冠肺炎疫情引发的经济衰退，2020年饥饿人数至少新增8300万，甚至可能新增1.32亿。
如果近期趋势持续，到2030年世界饥饿人口数量将超过8.4亿，占全球总人口的9.8%，联合国《2030年议程》中零饥饿的目标将难以实现。
面对严重的粮食危机，全球各国都在应对这一挑战。不少国家、企业、国际组织的研究人员正在研究如何可持续地在现有土地上提升粮食产量，化解危机。除传统的植物遗传学、农艺学和机械设备上的精进外，今天还有一个新工具的辅助——人工智能。
利用传感器监测粮食生长
到目前为止，农业技术最大的发展是传感器连接和物联网。联网的农民可以通过数据分析，提升农业生产的效率，改进生产方法。
据福布斯报道，地面上的传感器可以监视植物的质量、土壤、动物健康和天气。农民可以通过传回来的田间土壤水分和养分含量数据，确定获得最高产量的最佳种植地点，以及可以防止浪费的种植量。在空中，无人驾驶飞机和卫星可以监视作物健康和病虫害，从而防止收割时作物歉收。
此外，农场设备还可以捕获有关预期作物产量的数据。例如，采用高速可变速率种植设备可以预估已种植的农作物产量和收成估算。机器人收割设备甚至可以在适当的时间采摘成熟的水果和蔬菜，从而节省时间和人力的浪费。
运用数据分析，合理分配资源
在世界银行的支持下，国际非营利组织“反饥饿行动”运用人工智能为西非萨赫勒地区的偏远牧民创建了一个独特的实时数据收集和分析系统——牧草预警系统（PEWS）。
“西非的萨赫勒地区在许多近期的气候冲击中首当其冲，包括洪水和长期干旱，”“反饥饿行动”预防和灾难恢复高级顾问迪迪埃·维尔斯（Didier Verges）说。“这给牧民带来了巨大的影响，他们常常走很多英里去寻找牲畜的食物。”
PEWS通过卫星来测量牲畜群中的生物量、地表水和当前的牧民放牧时的路线，大约有130名数据收集者会对这些信息进行收集，并通过人工智能分析当前的放牧环境和疾病趋势。
PEWS会通过当地的广播设施每十天向牧民告知一次，哪里有最少的人放牧，以及是否发现动物疾病暴发的迹象。目前这套预警系统覆盖了超五万牧民。
“牧民通过短信和当地电台的信息，指导他们如何喂养山羊、绵羊和其他牲畜，”维尔斯说。“当他们喂养牲畜时，就可以为萨赫勒地区的家庭提供食物。”
缩短开发培育新的粮食种子时间
除精准农业、牧业外，人工智能还可被运用在开发新种子和肥料上。
根据2016年飞利浦麦克杜格尔公司的分析，将一种新的作物保护产品推向市场需要11年以上的发现和开发时间，期间要对16万种化合物进行分析，每个商业产品的支出超过2.8亿美元，而人工智能的利用可以提高这一过程的效率。
据美国农业生化公司孟山都介绍，它们正在尝试基于人工智能的模式识别来减少早期阶段试错的实验室测试数量。
受物流和成本的限制，一个玉米杂交育种计划每年可以从成千上万的选择中只能选择大约500种组合进行试验。为缓解这种限制，孟山都的人工智能研究人员开发了一种算法，可以评估育种决策，并预测哪些杂交品种将在第一年的田间测试中表现最佳，从而节省大量产品开发时间。
该算法是利用过去15年的分子标记和田间试验信息进行训练的。孟山都的全球育种负责人迈克·格雷厄姆（Mike Graham）表示，这种算法使育种过程缩短到一年时间，可以使育种者能够更快地将他们最好的想法投入大规模田间试验，完成比以前更多的工作。
综合：南都人工智能伦理课题组研究员 周姝祺
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