科学杂志《自然》也曾在去年发布一项研究警告称，环球各地农作物大面积歉收的可能性正在增加，这可能会对环球粮食安全构成威胁。
而随着人工智能（AI）技能的发展和在各领域的运用，“AI+农业”彷佛成为一种新思路。

根据英国广播公司（BBC）6月13日宣布，面对景象变革给农业带来的巨大寻衅，美国面粉公司Shepherd’s Grain正在借助Climate AI的人工智能技能帮助农人更好地管理作物生产。
该公司位于爱达荷州，从美国西北部的农人那里采购小麦。

Climate AI利用当前和过去的数据，如卫星图像、温度和降雨读数，并将这些数据结合未来的预测，为农人供应最准确的、本地化的景象预报，预报韶光从一小时到六个月不等，并能够建议何时栽种和收割特定作物，预测其产量。
Shepherd’s Grain公司从去年开始利用Climate AI，该公司CEO杰里米·邦奇表示，“农人开始依赖Climate AI来帮助他们操持小麦作物的管理决策。
对景象的前瞻性预测帮助栽种者决定栽种哪种作物。
该平台知道何时栽种，以及作物何时开始着花和结籽。
”

Climate AI旧金山卖力人古普塔（Himanshu Gupta）表示，种子行业面临的最大问题之一是如何更快、更便宜地将具有景象适应能力的种子推向市场。
Climate AI的目标是帮助环球的农人和食品公司应对景象变革的寻衅。
目前，Climate AI的技能已经在环球范围内得到了运用，范围从美国拓展到加拿大、澳大利亚和拉丁美洲。

在坦桑尼亚阿鲁沙市，国际热带农业中央的农业科学家戴维·格雷纳 (David Guerena) 正在领导一个名为阿尔忒弥斯（Artemis）的项目。
该项目由比尔和梅琳达·盖茨基金会帮助，利用人工智能帮助造就更具适应性的作物。
参与该项目的栽种者通过智好手机上的运用程序拍摄作物照片，经由演习的人工智能可以快速剖析、记录和报告它所看到的内容，即通过不雅观察新作物品种的特色（例如一株植物有多少朵花、多少个豆荚或多少片叶子）来对新作物品种进行视觉研究，以此或许能够将育种周期从过去传统上的大约10年缩短至几年。

美国北卡罗来纳州的农业科技公司Avalo也正在利用人工智能技能研究作物基因，以造就出具有更强景象适应能力的作物。
Avalo首席运营官丽贝卡（Rebecca White）先容，他们的研究流程从剖析作物的基因组数据开始，机器学习程序可以从中获取细微差异，进而找出对作物特性影响较大的基因组。
利用这种技能，Avalo成功缩短了西兰花在温室中的成熟期，从标准的45至60天缩短到37天，并且本钱更低。
目前，该公司已经与亚洲和北美的公司互助，正在研发更耐霜冻的水稻和更耐旱的土豆

只管人工智能在农业领域的运用带来了一些积极的变革，但同时也面临着一些寻衅。
伦敦大学学院生态学和生物多样性教授凯特·琼斯表示，人工智能在确保粮食安全方面的有效性还取决于办理数据质量、技能可及性等问题。
同时，也须要认识到，人工智能只是实现可持续和弹性农业的浩瀚工具之一。