全球饥饿问题是牵动人心的头等大事，5月28日是 世界饥饿日 ，这一问题更值得关注。让人人都能吃饱的想法不仅令人向往，而且很快就会变成现实。与大多数新事物引进一样，对于在控制世界粮食供应这样复杂的任务中AI究竟应该发挥多大的作用，人们还踟蹰不前。常见问题包括：AI在该行业的潜在应用是什么？AI自动化是否会夺走工作机会？科技是否发展过快？尽管犹豫不决，但AI在拯救农作物方面已取得长足进展，有越来越多的食物被摆上人们的餐桌。 AI可以在作物的整个种植过程产生积极影响，从早期识别杂草和发现新的种植地点，再到识别因疾病死亡的作物，都有AI的身影。即使是作物收获时，AI也能帮助识别哪些作物人类可以食用，以及它们在食物链中的位置。
据 《福布斯》 报道，全球约有8.2亿人每天食不果腹，19亿人正面临粮食不安全风险。世界人口已超过79亿，其中有四分之一都在从事农业生产。但为什么我们还种不出足够的粮食呢？ 20%-40%的农作物损失由病原体、动物和杂草引起 ，这还不包括那些因为外观有瑕疵、存放不当或者超期未被购买的成熟作物。每年有近一半的可食用粮食被丢弃，约达 20亿吨 。 联合国 估计，为确保到2050年世界上人人都有充足的食物，世界粮食产量必须增加70%。为此，一个良好的开端是，减少每年丢弃的好食物的数量，AI当仁不让能够帮助解决这一问题。
有时，食物有一两个瑕疵并不意味着食用不安全。不幸的是，大量“有瑕疵”的食物被视为不宜销售。像 Imperfect Foods 这样的公司，专门出售或多或少有一两个瑕疵、被杂货店拒绝出售的食品。自2015年成立以来，该公司已经成功节约了145,823,731磅的食物。他们与 Topos 公司合作，后者利用机器学习模型预测哪些地区希望购买有瑕疵农产品的顾客数量最多。但是，那些人们可能不想购买的有瑕疵食品该怎么办呢? 一家名为 Tomra 的公司对此有一个解决方案。 Tomra发明一种基于传感器的设备，可以仔细逐块检查食物，确定其中是否有任何部分可以供人食用。他们利用AI帮助训练这种食物分类设备，让它们在看到食物时像人类一样思考。他们的逻辑是，这些食物可以作为另一种食谱的配料，外观在其中无伤大雅。由这种食物分类设备确定每一块食物的归属。此举使该公司一次可节约5%-10%的粮食，相当于2.5万辆装满土豆的卡车。
现在已有一些AI应用通过使用作物识别更智能地种植。这些应用程序让用户拍摄作物的照片，确定作物类型，判断其是否有毒或是否患病。 农民们现在正利用同样的技术给作物拍照，快速检测作物是否感染了他们怀疑的疾病，或者作物生长是否正常。通过在早期发现患病作物，农民可以防止其他健康作物受到感染，从而减少每年的粮食损失。 农民需要注意的不仅仅是患病的作物。杂草也是个问题，因为它们会吸收农作物生长所需的宝贵营养。作物识别应用程序可以从新生长的作物中检测出杂草，以便在造成重大损害之前将其清除。
作物之间的杂交并不是个新概念。多年来，科学家们一直在这样做，用以创造出不同颜色的作物或去除作物的不良特征，而这背后的科学还在不断发展。科学家并不是创造新食物，而是在完善现有食物。 卡内基梅隆大学推出AI系统 FarmView ，它可以帮助识别每种作物的特征。这使得农民可以仅选择产量更高或抗病能力更强的作物。
