微软人工智能帮助印度农民提高农作物产量
微软印度表示，新的技术像人工智能（AI），云端机器学习，卫星图像以及高级分析，通过更高的农作物产量和更精微的价格控制，提升印度小农场主的收入。
在特伦甘纳，马哈拉施特拉邦和中央邦的一批农村里，基于天气情况和农作物生长周期，农民们会收到自动语音电话，通知他们他们的庄稼是否处于病虫害的危险之中。
在卡纳塔克邦，政府能够提前三个月，获取基本商品像木豆等的价格预测，为最低支持价格做出计划。
在微软发布的一个博客中，热带半干旱地区国际农作物研究机构亚洲区总裁Suhas P. Wani声称，像播种日期之类的会非常精确，确保农民们有个好收成。如果预测不准确，就会产生损失，因为种子和肥料应用中的大笔损失。
热带半干旱地区国际农作物研究机构是非盈利性的，它为亚洲和撒哈拉以南的非洲的发展，与世界范围内的广大合作伙伴进行农业研究。
与热带半干旱地区国际农作物研究机构合作，微软开发了一个人工智能播种APP，由微软Cortana智能套装包括机器学习和商业智能技术支持。
微软表示，在播种的最佳日期，应用会为参与的农民推送播种建议。最方便的是——农民不需要在他们的田野安装任何感应器，或者产生任何资金费用。他们要做的仅仅是配备一套能够接收短信的手机。
为计算农作物播种阶段，会接入前后30的历史气候数据——从1986年到2015年——因为中央邦的Devana Konda区域就是用人工智能分析出来的。
为定下最佳的播种时期，湿度充分指数也会被计算在内。
湿度充足指数是一种标准测量方式，用来评估降水充分程度和土壤湿度的程度，是否满足农作物生长时对潜在的水分的需求。
这个数据接着会降级以建立可预测性，并引导农民选择理想的播种阶段。
今年，在Kharif作物生长期内（雨季），热带半干旱地区国际农作物研究机构为中央邦和卡拉塔卡邦各地4000名农民提供播种预测。
农业预测分析在作物独自生长期间是不受限制的。
卡拉塔卡邦政府会开始使用农业商品价格预测，此外还会在本邦为农民们提供播种建议。
微软表示，像木豆等商品价格，卡拉塔卡邦是第二大生产区，会为本邦的主要市场提前三个月进行预测。
微软开发了一个多变量的农业商品价格预测模型，用来预测未来商品到货及相应价格。
模型使用赤道同步卫星图像的远程感应数据，通过每一阶段的耕作，来预测农作物产量。
模型目前已经用来预测木豆的价格，是可以扩展的，时效性也有保障，能够应用到其他许多区域和农产品。
译者丨黎肇豫
