在近日發表于《自然—食品》的一篇論文中，研究人員描述了一項傳感器和人工智能新技術。它可以幫助種植者在考慮天氣和土壤條件等因素的情況下，確定在作物上使用化肥的最佳時間和用量。這將減少過度施肥的成本過高問題，以及釋放一氧化二氮帶來的環境破壞。
在過去50年里，氮肥的使用增加了600%。迄今為止，過度施肥已導致全球12%的可耕地無法使用。然而，作物種植者很難精確地調整自己的肥料施用量——太多，有破壞環境和浪費金錢的風險；太少，作物產量就會下降。
根據土壤和作物的需要精確調整施肥水平仍然很困難，檢測手段很少被種植者利用。目前測量土壤氮的方法主要是將土壤樣本送到實驗室，這是一個漫長而昂貴的過程，而且測量結果在到達種植者手中時用處有限。
該研究首席研究員、英國倫敦帝國理工學院生物工程系的Max Grell是新技術的共同開發者。他說：“無論在環境還是經濟方面，過度施肥的問題都很難忽略。作物產量和由此產生的收入逐年下降，而種植者目前沒有必要的工具來應對這一問題。”
銨是一種被土壤細菌轉化為亞硝酸鹽和硝酸鹽的化合物，新傳感器主要是測量土壤中銨的水平。它使用一種機器學習的人工智能技術，將這些數據與天氣數據、施肥時間、pH值和土壤電導率測量數據結合起來，以此預測土壤現在的總氮含量以及未來12天的總氮含量，并預測最佳施肥時間。
“我們的技術使種植者能夠知道目前土壤中有多少氨和硝酸鹽，并根據天氣狀況預測未來會有多少。這可以讓他們根據土壤和作物的特定需求微調施肥?！盙rell說。
該研究確定了這種新的低成本解決方案如何幫助種植者在最少施肥的情況下收獲最多的作物，尤其是小麥這樣需要化肥的作物，而且加快了測量土壤的過程。這項技術可以同時減少種植者的開支和氮肥對環境的危害。
資深作者、倫敦帝國理工學院生物工程系的Firat Guder表示：“我們的大部分食物來自土壤，這是一種不可再生資源，如果我們不好好保護它，就會失去它。再加上農業帶來的氮污染，給地球造成了一個難題。我們希望通過精準農業幫助解決?！?/span>
“我們的傳感器技術可以精確測量和預測土壤氮，預測天氣對施肥計劃的影響，并調整作物需求的時間。我們希望這將有助于減少過度施肥，同時提高作物產量和種植者的利潤?！盙uder說。
研究人員預計，目前處于原型階段的傳感器和相關的人工智能技術將在3~5年內實現商業化，并實現更多的測試和制造標準化。
