AI and the future of agriculture — IBM

This is a summary of the content that was originally published on 24 September 2024 by Antonia Davison, for IBM. Image by IBM.

ENGLISH

Nearly half of the global population depends on agrifood systems for employment, with the demand for agricultural production expected to increase by 60% by 2050 due to a rising population, potentially leaving 300 million people hungry.
Climate change is projected to reduce row crop yields by 11% because of severe weather and pest issues, while developing new crop traits currently requires significant investment and time.
AI is seen as a potential solution to enhance agricultural productivity through timely disease predictions and resource management, as suggested by Dr. Abhisesh Silwal from Carnegie Mellon University.
Agritech innovations like the Artemis project in Tanzania use AI and computer vision for faster, more accurate plant phenotyping, overcoming human limitations in data collection.
ClimateAi is improving weather forecasting for farmers with AI to provide ultra-localized predictions and recommendations, helping to mitigate the impacts of extreme weather on crop yields.
IBM’s Sustainability Accelerator is collaborating with farmers worldwide, employing AI to optimize irrigation and resource management, aiming to enhance productivity and sustainability amid climate challenges.

ESPAÑOL

Casi la mitad de la población mundial depende de los sistemas agrarios y alimentarios para su empleo, con una demanda de producción agrícola que se espera que aumente un 60 % para 2050 debido al crecimiento de la población, lo que podría dejar a 300 millones de personas con hambre.
Se proyecta que el cambio climático reducirá los rendimientos de los cultivos en fila en un 11 % debido a problemas de clima severo y plagas, mientras que desarrollar nuevos rasgos de cultivo actualmente requiere una inversión y tiempo significativos.
La IA se considera una solución potencial para mejorar la productividad agrícola a través de predicciones oportunas de enfermedades y gestión de recursos, como sugiere el Dr. Abhisesh Silwal de la Universidad Carnegie Mellon.
Innovaciones en agritech como el proyecto Artemis en Tanzania utilizan IA y visión por computadora para un fenotipado de plantas más rápido y preciso, superando las limitaciones humanas en la recolección de datos.
ClimateAi está mejorando la previsión meteorológica para los agricultores con IA para proporcionar predicciones ultra-localizadas y recomendaciones, ayudando a mitigar los impactos del clima extremo en los rendimientos de los cultivos.
El Acelerador de Sostenibilidad de IBM está colaborando con agricultores de todo el mundo, empleando IA para optimizar la irrigación y la gestión de recursos, con el objetivo de mejorar la productividad y la sostenibilidad en medio de desafíos climáticos.

PORTUGUÊS

Quase metade da população mundial depende dos sistemas agroalimentares para seu emprego, com uma demanda por produção agrícola que deve aumentar em 60% até 2050 devido ao crescimento populacional, potencialmente deixando 300 milhões de pessoas com fome.
Espera-se que a mudança climática reduza os rendimentos das culturas em 11% devido a problemas climáticos severos e pragas, enquanto o desenvolvimento de novas características de culturas atualmente requer um investimento e tempo significativos.
A IA é vista como uma solução potencial para aumentar a produtividade agrícola por meio de previsões oportunas de doenças e gestão de recursos, conforme sugerido pelo Dr. Abhisesh Silwal da Universidade Carnegie Mellon.
Inovações em agritech, como o projeto Artemis na Tanzânia, utilizam IA e visão computacional para um fenotipagem de plantas mais rápida e precisa, superando as limitações humanas na coleta de dados.
A ClimateAi está melhorando a previsão do tempo para os agricultores com IA, fornecendo previsões ultra-localizadas e recomendações, ajudando a mitigar os impactos do clima extremo nos rendimentos das culturas.
O Acelerador de Sustentabilidade da IBM está colaborando com agricultores em todo o mundo, empregando IA para otimizar a irrigação e a gestão de recursos, visando melhorar a produtividade e a sustentabilidade em meio aos desafios climáticos.