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福祉经济中的农业
目前，现代生产实践正在破坏我们的生态系统，同时使全世界的大部分饮食不足和营养不良。粮食生产是全球环境退化最重要的驱动因素之一（Eat-Lancet委员会，2019年）。我们现有的农业系统也具有很高的资源密集程度，约占全球淡水戒断的70％（WRI，2013年），估计全球温室气体排放的四分之一（OECD，2021年）和森林砍伐的近90％（FAO，2021年）。同时，全球食品系统占上风。世界上许多最贫穷的人生活在农村地区，并依靠农业来占其收入的重要份额（OECD/FAO，2019年）。高度工业化的饮食对世界上最富裕的居民构成健康问题，进一步推动碳排放并威胁生物多样性，而营养不良和饥饿仍然威胁到世界大部分人口（OECD，2021年）。
农业的循环经济
食物是人类的基本要求，它通过满足饥饿，提供营养和健康，并迎合文化，传统和生活方式来维持地球居民的动态。然而，全球人口不断上升，加上气候变化，包括灾害，疾病，冲突以及不良的农业习俗对食物的数量和质量造成了巨大限制。由绿色革命推动的现代农业以某种方式能够满足不断增长的人口的食物要求，并且在很大程度上取决于化学肥料，农药和机械，从而降低了食物的质量，并同时构成了环境质量降级和遗传多样性的极大风险。综合有机农业系统（IOFS）是一种新颖的方法，它具有解决将食品生产与环境保护调和的挑战的潜力。由于这种方法具有零或最少的化学用途，因此采用农业残留物的后处理和再利用导致了一种可持续体系，可以将其视为最接近自然和循环经济的方法。但是，需要解决某些限制，例如确定有机肥料的效果，与杂草管理相关的复杂性，以及实施IOFS所需的培养基，财务资源和技术专业知识的不足。因此，这项研究强调了可以从IOF中获得的全面好处，尤其是农林业，包括有效的粮食生产，改善的粮食质量，通过采用较少知名作物来迎合文化的生物多样性，以迎合文化需求和最小的资本投入，以实现环境可持续性和碳中性经济。
事实表格气候富农业
尼日利亚大约24％的GDP来自其农业部门。但是，该国正在经历极端天气事件，例如升高的温度和影响农业的大雨。作为一种解决方案，气候智能农业技术公司Soupah Farm-en-Market Limited使用水培技术。此方法涉及在没有土壤的受控环境中种植植物。该技术允许精确控制水和光。因此，管理洪水和干旱的风险。水培技术的水还要少99％。在Soupah Farm-en Market Limited，他们专注于种植绿叶蔬菜，例如羽衣甘蓝，芝麻菜和生菜，以及诸如西红柿和甜辣椒等农作物。SOWAH FARM-en-Market Limited的目标是通过可持续实践提高人们的粮食安全和质量。他们提供了适应城市环境和农村环境的一系列解决方案。他们的“基金连接”解决方案通过提供对基本工具和投入（例如太阳能泵，零能量撒布者，改进的种子和保险）的访问来解决农村小农户的融资差距。
特刊 - 农业
随着人工智能（AI），大数据分析，物联网（IoT），边缘计算和自动化/机器人技术的创新，农业已成为智能农业。对智能解决方案的需求不断增长，由于需要将计算更接近数据源，因此推动了边缘计算。连接的设备的上升在边缘生成重要的原始数据，在该数据中，AI启用了实时数据转换。强大的计算基础架构和数据分析增强了生产农业中传感，边缘AI和控制技术的鲁棒性和可靠性。本期特刊旨在加深对主要概念和技术挑战的理解，同时促进传感，计算机视觉，边缘AI和智能农业控制系统的突破。范围包括但不限于：1。农业自动化和控制的计算机视觉2。Edge AI-ai-ai-a-apeared监视和决策支持系统3。植物表型的计算机视觉系统4。基于IOT的智能自动化感测5。以边缘为中心的智能农业的协作学习6。优化基于AI的边缘解决方案
农业中的计算机和电子产品
应对 21 世纪农业 (Ag) 的巨大挑战需要从根本上转变我们对人工智能 (AI) 技术作用的设想，以及我们构建农业 AI 系统的方式。这种转变对于复杂、高价值的农业生态系统尤其必要，例如美国西部种植 300 多种作物的农业生态系统。该地区的农民和政策制定者面临着盈利能力不稳定、作物严重损失和作物质量差等问题，原因是劳动力成本增加、熟练工人短缺、天气和管理不确定性以及水资源短缺等诸多挑战。虽然 AI 有望成为应对这些挑战的重要工具，但必须扩展 AI 能力，并需要考虑人类的投入和行为——呼吁建立强大的 AI-Ag 联盟，这也为实现持续创新创造了新的机会。实现这一目标远远超出了任何特定研究项目或学科范围，需要在研究、开发和培训方面进行更全面的跨学科努力。为了满足这一需求，我们发起了 AgAID 研究所，这是一个多机构、跨学科的国家人工智能研究机构，它将建立新的公私合作伙伴关系，涉及农业和人工智能领域的各种利益相关者。该研究所致力于为特色作物农业提供人工智能解决方案，其中与水资源可用性、气候变化和极端天气以及劳动力短缺有关的挑战都非常突出。我们对 AgAID 研究所所有活动的方法都遵循三个跨领域原则：(i) 作为人工智能设计的第一原则；(ii) 适应不断变化的环境和规模，以及 (iii) 扩大人类技能和机器效率。AgAID 研究所正在开展一系列活动，包括：使用农业人工智能应用作为开发创新人工智能技术和工作流程的试验台；为气候智能型农业奠定技术基础；充当文化包容性协作和跨学科学习以及知识共同生产的纽带；为农业和人工智能技术交叉领域的职业培养下一代劳动力；促进技术采用和转让。