到2050年，世界人口預計將增加近20億，導致糧食需求迅速增加。最近的一項預測顯示，儘管取得了一些進展，但世界在實現“零飢餓”目標方面仍然落後。社會經濟和福祉的影響將影響糧食安全。弱勢群體將遭受營養不良。為了滿足日益增長的人口的需求，農業需要現代化、智慧化和自動化。通過採用現有技術，可以將傳統農業改造為高效、可持續、環保的智慧農業。在這篇調研論文中，作者介紹了智慧農業的應用、技術趨勢、可用的資料集、網路選項和挑戰。通過不同的應用領域，探討了如何在農業物聯網的基礎上構建農業資訊物理系統。農業4.0也作為一個整體進行了討論。我們專注於技術，如支援自動化的人工智慧(AI)和機器學習(ML)，以及提供資料完整性和安全性的分散式分類賬技術(DLT)。在對不同架構的深入研究之後，我們提出了一個基於資料處理位置的智慧農業框架。我們將智慧農業的開放研究問題作為未來的研究工作分為兩組——從技術的角度和從網路的角度。AI、ML、作為DLT的區塊鏈和基於物理不可克隆功能(PUF)的硬體安全屬於技術組，而任何與網路相關的攻擊、假資料注入和類似的威脅屬於網路研究問題組。

https://www.zhuanzhi.ai/paper/089db472afc67311d98ccfa590a90e51

智慧農業概述

世界人口預計在2050年達到97億，並可能在本世紀末達到110億。根據這些預測，預計全世界的食品消費將迅速增加。為未來人口提供所需的糧食生產增加是一項艱鉅的任務。只有通過可持續和智慧農業，才能提高糧食供應產量。目標是到2030年在世界各地消除飢餓。但目前，我們還沒有達到這個目標[2,3]。今天，全世界有8億人營養不良。增加的人口在這個問題上起著重要的作用。更多的人意味著更多的食物。到2050年，需要增加70%的糧食產量才能滿足世界人口的需求。一些其他因素使這種情況進一步惡化:

  • 城市化正在改變飲食習慣。人們正在消耗更多的動物蛋白。1997-1999年，人均動物蛋白年消費量為36.4公斤，到2030年將增至45.3公斤。
  • 自然資源正在枯竭。耕地正在變成不適合耕種的土地。目前，25%的耕地高度不適宜，44%的耕地中度不適宜。水資源短缺使40%的耕地變成了不毛之地。
  • 城市擴張和新增農田導致的森林砍伐正在迅速消耗地下水。•過度耕作導致休耕期縮短，作物輪作不足，牲畜過度放牧導致水土流失。
  • 氣候變化正在迅速發生。它影響著糧食種植的方方面面。在過去50年裡，溫室氣體排放量翻了一番，導致不可預測的降水和乾旱或洪水的發生增加。
  • 食物浪費是另一個因素。在全球範圍內，33%到50%的食物被浪費。

智慧農業概覽

為了緩解這些問題，食品和農業行業歡迎“農業4.0”，這是一場以科技為核心的綠色、智慧革命。圖1為智慧農業概述。如果我們回顧一下工業革命，我們會發現它實際上開始於新石器時代和銅器時代，當時的人們使用木頭和岩石作為工具，後來又使用金屬作為農業工具。但是工業1.0是從蒸汽機的使用開始的。大規模生產和使用電能開創了工業2.0。工業3.0伴隨著自動化和資訊科技的使用，而工業4.0則通過人工智慧、大資料(BD)、物聯網(IoT)、機器人技術等來連線網路物理系統中的機器和節點。一場平行的農業革命也隨之發生——首先是農業1.0的本土工具，農業2.0的拖拉機和化肥的使用，農業3.0的決策和監控系統，以及農業4.0[5]的智慧農業。農業4.0是由多種技術的融合定義的，如物聯網、人工智慧、區塊鏈、無人機(UAV)的使用、奈米技術和機器人技術，如圖2所示

智慧農業4.0

為什麼我們需要智慧農業？

利用圖2所示的技術，傳統的體力勞動和低生產率的農業正在轉變為可持續的、智慧的、高效的和生態友好的農業。歷史悠久的舊世界農業正在向“智慧”農業轉變。新的術語正在出現——“智慧農業”、“數字農業”、“精準農業”。“智慧農業”是“智慧農業”的另一個名稱。在“智慧農業”中，重點是訪問資料，並應用這些資料來優化一個複雜的系統，以提高產品的質量標準和產量，同時減少人力。

“精準農業還是農業”和“數字農業”，大多是“智慧農業”[6]的前身。當農業的目標是在不同技術的幫助下為特定領域或作物優化、精確和定製解決方案時，它就屬於“精準農業或農業”的標籤。“數字農場”就是這兩者的結合。本文將討論解決“農業4.0”問題的“智慧農業”及其未來。

圖3顯示了智慧農業相對於傳統農業的巨大優勢。它們是:

  • 節約用水。
  • 優化化肥和農藥的使用。因此，農產品更無毒和營養豐富。
  • 提高作物生產效率。
  • 降低運營成本。
  • 在城市、沙漠中開闢非常規農業區。
  • 降低溫室氣體排放。
  • 減少土壤侵蝕。
  • 為農民提供實時資料。

智慧農業架構

物聯網最近推動了農業產業的發展。採用了不同的技術、協議和標準。根據應用的不同，相關層的數量在實現體系結構中有所不同。文獻中提出了三層[7,8,9]、四層[10,11]、五層[12]、六層[13]、七層[14]的智慧農業架構。在這些體系結構中使用了不同的名稱和透檢視。我們採用通用的體系結構，根據處理的位置(發生的距離)以及它們之間的連線方式來定義層。該智慧農業架構如圖4所示。我們用三個主要層次來描述架構。這些層通過兩個連線層連線。我們將它們劃分為兩個子層，因為這兩個連線層用不同的技術連線不同的層。連線層在各層之間架起一座橋樑，是智慧農業架構的核心層，各層通過它實現同步工作。

基於農業物聯網的農業資訊物理系統(A-CPS)

物聯網是相互關聯的物理事物、裝置、具有唯一標識的物件的網路，通過網際網路與其他裝置和系統連線和共享資料。物聯網在物理系統中的實現催生了資訊物理系統(CPS)。CPS是物理實體和軟體或計算能力的混合系統。這是定義一個行業的一種現代方式。智慧城市和智慧村莊包括一個或多個CPS，如智慧健康、智慧農業、智慧能源、智慧交通、智慧公民、可再生能源等。A-CPS是智慧農業的核心。它使農業發生了革命性的變化。醫療物聯網(IoMT)形成了醫療資訊物理系統(H-CPS)，而IoAT形成了A-CPS[6]。IoAT是一個資料驅動系統。通過不斷的資料收集、處理和措施，使工作流更加高效。圖7(a)顯示了這樣一個迭代系統工作流，它允許農民在發現任何問題時立即採取行動。這個迴圈包括五個階段:
  • 資料收集: 首先，通過網際網路連線的各種物體(“T”)或感測器(“I”)收集感測器級或末端級的資料。
  • 資料處理: 第二，如果需要進行任何資料處理，以使資料與模型相容，則在此階段在邊緣級進行。例如，如果感測器資料不在範圍內，或者需要將無人機拍攝的照片更改為灰度，或者在傳送到雲之前需要對資料進行加密，則在此執行。
  • 預測: 對於現有的技術，這主要是在雲端計算中完成的。在邊緣處理的資料，在這裡從預定義的規則或模型(主要是ML、模糊邏輯(FL)和基於Arificial神經網路(ANN))分析。這是儲存資料以供將來使用的地方。邊緣人工智慧計劃正在改變這一局面。
  • 解決方法: 在雲平臺上發現問題後，立即提出解決方法。這一階段可以在雲中完成，也可以在邊緣完成。例如，如果部分農田是乾旱的，這個階段表明灌溉系統的閥門需要釋放什麼價值和多長時間來最佳地灌溉乾旱的土地。
  • 採取的措施: 這是執行解決方案實施的週期的最後階段。這是由物聯網裝置執行的。在前面的例子中，這裡是開啟灌溉系統的閥門。

智慧農業應用

本節將討論智慧農業的應用領域。圖8展示了智慧農業的一些應用領域，如作物管理、智慧灌溉、牲畜監測、病蟲害防治等。圖10展示了智慧溫室、無人機和自動拖拉機、水耕系統等應用領域。

智慧農業挑戰
傳統農業已經通過智慧農業程式實現了現代化。但要實現技術的規模化應用，仍有許多挑戰需要解決。這些問題與本節討論的各種方面有關。圖12顯示了智慧農業面臨的一些主要挑戰。

智慧農業技術
2021年被標記為工業5.0時代的開始。當各行各業都在歡迎數字、智慧、綠色和可持續的生態系統來應對COVID-19挑戰時，它的到來恰逢其時。它重新定義了“人”與“機器”的關係[85]。在農業方面，工業5.0時代將加速農業5.0的到來。主要的AI/ML和DLT將與FL、無人機、農業機器人和替代農業一起協調發展，如圖14所示。本節將討論兩種主要技術。

結論
在當今世界，我們比以往任何時候都更重視“讓食物成為你的藥”，因為高質量的食物可以增強我們的免疫力。農業、糧食安全和糧食供應鏈的研究已變得更加重要。本文詳細介紹了目前智慧農業的研究趨勢。它討論了最近的技術趨勢，挑戰和開放的研究問題在這一領域。作者認為，這項工作將為智慧農業的技術、挑戰和研究問題提供一個整體思路。技術進步和資訊通訊技術的快速發展，使傳統農業向智慧化、智慧化、自動化農業轉變。智慧農業通過引入可持續的綠色農業、減少農藥和化肥的使用以及優化自然資源的使用，來減少碳足跡。不久，農業行業將歡迎《農業5.0》[232]。這將提高產量，同時保持系統在環境上的可持續性。發展中國家也將跟隨已開發國家的趨勢。人類將以前所未有的經濟和生態效率方式生產和分配糧食[233]。
來自：機器學習研究組訂閱