您认为人工智能可以优化食品系统吗？从精准农业到个性化营养，技术在农业、食品生产和食品消费方面有许多潜在应用。然而，该技术的技术性能、用户接受度和实际应用仍然面临挑战。ChiaraCecchini调查了这一领域的主要挑战和机遇，探索如何使用人工大脑来确保健康生活和促进福祉。由斯坦福大学赞助的人工智能100年研究表明，人工神经网络现在可以通过大数据集和大规模计算（深度学习）进行训练，从而能够开发数据驱动的解决方案，从而改进决策制定.此外，人工神经网络是受生物大脑神经网络启发的计算系统。人类基于有限的知识做出选择，这增加了风险并且效率低下。人工智能为复杂任务提供了模仿人类认知能力的机会，并且通过这些人工神经元网络，可以降低风险并增强积极成果。农业、健康和营养长期以来在政治和社会领域占据着不同的领域。现在人们普遍认识到，在全球范围内，最重要的任务之一是提供足够数量和质量的食物，以可持续地养活不断增长的世界人口。为此，根据世界经济论坛的说法，迫切需要促进“更智能的农业增长”。安装在农场、田地或运输途中的传感器生成的数据提供了最丰富的信息。因此，人工智能在农业中的应用具有优化和提高产量、改进农业规划、优化资源和极大地防止浪费的潜力。据估计，到2020年，将有超过7500万个连接的农场设备投入使用，到2050年，每个农场预计平均每天生成410万个数据点。农业领域有几个例子：从精准除草和收割到疾病识别，人工智能有可能为农业系统开辟新的场景。康奈尔大学的一组研究人员最近发表了一项研究，解释了他们如何构建和训练一个神经网络，该网络能够以98%的准确率识别木薯叶上的褐斑病。CAMP3部署和管理无线传感器网络，用于收集田地图像并在早期自动检测病虫害。为了精确除草和采摘，AbundantRobotics最近筹集了1000万美元用于制造可以采摘正确苹果的机器人。另一个例子是VisionRobotics，这是一家总部位于圣地亚哥的公司，该公司开发的机器人可以在果园中移动并采摘橙子。这些类型的解决方案可能会为农民节省数百万美元的劳动力成本和水果损坏，每年减少13亿吨（约7500亿美元）的粮食损失。人工智能还有可能对土壤健康产生积极影响。每汤匙土壤都含有数百万微生物，形成植物生态系统，TraceGenomics等公司能够从土壤中提取DNA，分析其微生物组，并提供基于人工智能的建议，以最大限度地改善土壤健康和作物产量。全球粮食安全是人类面临的最紧迫问题之一，而农业生产对于实现这一目标至关重要。植物和动物疾病、环境退化和气候变化是影响全球人口的紧迫问题。那些从事人工智能和机器学习工作的人现在希望塑造一场新的绿色革命：我们越早开始研究它，我们将从中获得的价值就越大。
