由伯明翰大学领衔的国际研究团队制定了一个路线图，将智能纳米农业与人工智能、机器学习相结合，并列出了以下必须的几个步骤，以利用人工智能实现安全、可持续的纳米农用技术：

· 全面理解纳米材料在农业环境中的长期行为及与根际、叶片、土壤等相互租用；

· 全面评价纳米材料在农业生态系统中的生命周期影响，如长期低剂量使用如何影响土壤健康；

· 从系统层面出发，利用土壤质量、作物产量及NUE等已有数据，预测纳米材料在农业系统中的行为；

· 利用人工智能发掘控制纳米材料在农业系统中行为的关键性因素

AI在水稻种植方面的应用？

说到种地，许多出生在城市的小伙伴可能还停留在“面朝黄土背朝天、靠天吃饭、辛苦没前途“等刻板印象中，然而如果说只要通过一部手机就可以管理上千亩的田地，同时还能拥有慢节奏的生活，你是不是也心动了呢？

近日有媒体报道，在江苏盐城，就有这么一个陈大爷，因其用AI技术管理千亩稻田引发关注。他通过手机就能查看稻田实时情况，及时了解土壤温度、湿度等水肥信息，通过安装的摄像头就可以随时观察农田的情况。

根据他的说法，曾经1500亩农田需要5个人进行放水灌溉，而如今在数字农业帮助下，不需要一个人，只需通过机器就能实现智能灌溉，在实现数据精准记录的同时，还能将灌溉效率提升3倍以上。

在传统农业中，农药需要人工喷洒，费时费力不说，还容易发生各类事故，而如今在AI技术的帮助下，只需要设定好相关路线，通过无人机就可以实现大面积的农药喷洒，既省时省力，还可大幅降低人工喷洒导致的事故率。而这些，仅凭一部手机就能全部掌控。

要怎么学习人工智能

人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。人工智能学习路线最新版本在此奉上：
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析；
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；
当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；
算法很多需要时间的积累。
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
刚才提到的这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云。毕竟，人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科。
人工智能的首选语言是Python，因此大家一定要学好Python语言。人工智能学习的重点是机器学习：
1、斯坦福大学公开课 ：机器学习课程
2、数据分析竞赛kaggle
3、Deep learning-author Joshua Bengio
机器学习书单python实战编程
1、Python for Data Analysis
2、SciPy and NumPy
3、Machine Learning for Hackers
4、Machine Learning in Action