世界農化網中文網報道： 於去年年末創立的Ukko Agro將於本月開始他們的田間試驗，將人工智能技術應用於農場的運營中。該公司由兩名印度裔加拿大人——來自新德里的Ketan Kaushish和來自哈里亞納邦倶盧的Avi Bhargava創立，旨在幫助農民可持續地增產。雲端預測系統將會在加拿大3個省份和美國5個州選出的農民中開始商業使用。
“我們希望藉此幫助農民優化種植投入，例如農藥和水等。我們會收集觀測到的，以及預測的本地天氣數據，並藉助機器學習的算法分析這些數據。而後我們提前不超過3天告知農民何時噴藥，應該噴灑多少，” Kaushish說道。
目前備受關注的是農藥的使用，需要告訴客戶噴灑的時間和劑量，以獲得最佳藥效。“我們主要的目的在於幫助農民最大限度地降低產量損失。所以這是一個規避風險的系統，” Kaushish還說道。下一步公司將利用模型進行灌溉，告訴農民澆灌的時間、澆灌量和頻率。
該系統不是APP，農民能從定期的短信上獲取信息，Kaushish解釋道：“我們知道農民對技術瞭解得不多，所以我們希望能以簡單的方式向他們傳送信息，這樣不會佔用農民太多的寶貴時間。我們認為，一項解決方案的使用方式應當足夠簡單，並且足夠先進，才能幫助農民在田間快速制定決策。”
在北美地區應用後，Ukko還計劃在歐洲推出這項技術。印度多產的農業也將是他們的目標市場。
Kaushish還認為灌溉十分重要：“尤其是對印度，因為那裡的很多農民沒有灌溉設備，他們需要租用這些設備。如果農民知道何時會下雨，降雨量會有多少，土壤中含多少水分，他們就能夠做出明智的決策。”
但Ukko這樣的公司推出農用人工智能解決方案，在印度會面臨一個非常複雜的挑戰。美國一個農民就能有15000英畝的農田，但印度的耕地極為分散。因此，在進入印度市場以前，Ukko正在尋找合作伙伴，包括政府部門。
Ukko的基礎模型由美國康奈爾大學的William Fry和Ian Small研發。其位於多倫多的核心團隊成員除Kaushish和Bhargava外，還有工程師Tasos Stamadianos和Haardik Haardik。
閱讀更多 世界農化網 的文章
