AI trong nông nghiệp

Xác định kết quả nông học và thời gian. Việc xác định một căn bệnh có thể xảy ra, khuyến nghị tưới tiêu và dự báo năng suất có những nhu cầu bằng chứng khác nhau. Kiểm tra thời điểm mỗi cảm biến hoặc tính năng thời tiết khả dụng và tránh sử dụng thông tin trong tương lai khi đưa ra quyết định trước đó. Đánh giá trên các cánh đồng, mùa vụ, giống cây trồng, máy ảnh và điều kiện thời tiết. Một mô hình được đào tạo tại một trang trại có thể dựa vào đất đai hoặc các mô hình quản lý không được chuyển giao. Bao gồm các trường hợp bệnh hiếm gặp, hạn hán, lũ lụt và thiếu cảm biến trong đó cái giá phải trả cho một sai sót là rất lớn. Kết nối dự đoán với hành động và nguồn lực. Khuyến nghị tưới tiêu phải tôn trọng nguồn nước sẵn có, hạn chế của đất, giai đoạn trồng trọt và thực hành của người vận hành. Ước tính lợi nhuận phải thể hiện sự không chắc chắn và không trở thành lời hứa với người mua. Bảo vệ dữ liệu trang trại và bảo vệ quyền điều hành. Cảm biến phiên bản, mô hình và ranh giới trường; theo dõi sự trôi dạt sau một vụ mùa hoặc thiết bị mới; và duy trì quy trình thủ công an toàn khi mô hình không chắc chắn hoặc không có sẵn.