在這里，穆罕默德六世理工大學 (UM6P) 生物信息學副教授 Achraf El Allali 探討了創新技術和數字化農業如何幫助培育更具彈性的農業生態系統

　　《2024 年世界糧食安全和營養狀況報告》揭示了一個令人警醒的現實：全球每 11 人中就有 1 人，非洲每 5 人中就有 1 人面臨饑餓。隨著人口的增長，這一數字只會增加。事實上，到 2050 年，世界將需要養活近 100 億人口。隨著氣候變化繼續加速糧食不安全，農業部門必須采用技術創新來幫助提高生產力并創造一個更具彈性的世界。

　　傳統農業的限制

　　農業一直是一項高風險的事業，農民必須平衡經驗、直覺和歷史數據來做出關鍵決策。但在氣候動蕩和農產品需求不斷增加的時代，這些傳統方法已不再足夠。許多長期存在的流程難以解釋影響農業成果的不斷變化的變量，例如天氣事件、市場需求和水資源供應。這使農民容易受到不確定性的影響，而這對于一個以精確度為成功關鍵的行業來說是一個重大挑戰。

　　例如，傳統的產量預測模型通�；�于線性回歸或實地調查，往往無法有效處理天氣模式、土壤健康和養分管理的相互競爭的動態。這可能導致資源利用效率低下、產量不可預測，并最終導致農民自己的利潤損失。鑒于農業在最好的情況下也是一個低利潤的行業，農民采用新工具和技術來幫助應對這些挑戰至關重要。

　　數字化農業

　　技術進步為農民提供了生命線。精準農業——一種利用技術改善耕作實踐的管理理念——正在改變這個行業。這種方法涉及利用各種設備，包括物聯網 (IoT)、人工智能 (AI) 和自動化工具來收集數據，以提高農業效率并最大限度地提高作物產量。

　　例如，物聯網設備可用于監測土壤健康狀況，以幫助防止過度施肥。這些工具還可以測量環境的其他方面，例如溫度、濕度和光照，所有這些都支持最佳作物健康。

　　除了物聯網系統外，人工智能還在改變農業，解決幾個世紀以來一直存在的低效率問題，并引入新的創新方法來應對這些挑戰。人工智能工具可用于作物病害檢測、雜草控制系統和作物產量的預測分析。事實上，通過使用來自中國 1,700 多個玉米農場的數據，UM6P 研究發現，特定的人工智能模型可以以驚人的 87% 的準確率預測玉米產量，有助于提高糧食安全。

　　這對非洲尤其有利，因為玉米是 3 億多非洲人的主要主食作物。長期以來，非洲大陸的農業一直依靠世代相傳的智慧、直覺和基本的氣象模式來指導種植和收獲。然而，氣候變化使這種傳統方法變得不可靠。降雨模式正在不可預測地發生變化，干旱更加頻繁，新的害蟲正在毀滅性地降低產量。技術可以提供更精確和數據驅動的解決方案，幫助提高作物產量和改善糧食供應。

　　技術也在改變肥料管理，在這個領域實現適當的平衡是關鍵。過度使用會耗盡土壤、污染水源，并可能導致生物多樣性喪失。另一方面，使用不足會破壞土壤，消耗必需的營養物質，從而降低產量。然而，人工智能現在可以分析詳細的土壤數據，提供準確的建議，以確保每株植物都能得到它所需要的營養。一項研究發現，人工智能驅動的土壤管理可以將農作物產量提高 20%，同時減少 15% 的水和肥料使用量。

　　節約用水

　　糧食并不是農民需要考慮的唯一資源;節水是另一個問題。水資源短缺是一個緊迫的問題，每年有 40 億人至少經歷一個月的嚴重缺水。農業部門是造成這種缺水壓力的主要原因，占全球用水量的約 70%。

　　人工智能可以通過智能灌溉系統、泄漏檢測監測和用水需求預測來幫助減少用水量并創建更高效??的管理系統。此外，垂直農業是一種新技術，它指的是使用人工照明在堆疊的層中種植農作物的做法，與傳統方法相比，它的用水量最多可減少 98%�？沙掷m農業的未來既依賴于提高糧食產量，也依賴于加強節水工作。

　　面向未來的農業

　　為了建立更具彈性的農業生態系統，并有效利用這些新興技術的優勢，必須擴大對人工智能研究和精準農業的資助。政策制定者和政府還必須投資于數據標準化和基礎設施，以實現最佳作物生產并改善全球糧食安全。

　　一旦這些基礎到位，科技公司、農學家和當地農民之間的合作將有助于擴大這些解決方案的規模，并解決該行業面臨的獨特挑戰。隨著農業行業的不斷發展，農業的未來將由數據和人工智能以及土壤和種子共同推動。