科学探索|FarmSense利用传感器和机器学习来解决害虫问题( 二 ) FarmSense利用传感器和机器学习

然而，每个传感器每季300美元的价格是很高的，这给采用该技术带来了潜在的风险，因此也给该技术首先解决虫害问题的能力带来了风险。
美国农业部资助的Feed the Future市场、风险和复原力创新实验室主任、加州大学戴维斯分校农业和资源经济学杰出教授Michael Carter说，小规模农户最困难的事情之一是管理风险。
“风险可以使人们保持贫困。它阻碍了对能够提高平均收入的技术的投资，因为未来是未知的，”Carter说。“财富少的人显然没有很多储蓄，但他们不能冒着储蓄的风险去投资可能提高他们收入的东西，而这也可能导致他们的家人挨饿。”
然而，他乐观地认为，像FlightSensor这样的技术可以缓解小规模农民的投资恐惧，特别是如果该技术与保险搭配，进一步保护他们。
这项技术也提出了这个问题。实时识别真的是害虫管理的最佳选择吗？美国农业部林务局的研究昆虫学家Andrew Lieb说，这可能不是。他解释说，入侵性昆虫的主要驱动力--通常是对农业和森林破坏性最大的--是旅行和贸易。
他对技术作为控制昆虫建立的一种方式表示乐观，但最终认为最佳战略是更早地攻击这个问题。我们应该解决目前的进口和出口法律，如何处理产品以去除害虫。
尽管有这些担忧，但毫无疑问，FarmSense的技术已经准备好发挥影响了。甚至在解决农民的财务不安全和对我们全球食物链的威胁之外，它可能被证明在跟踪和传播有关疾病传播昆虫（如蚊子）的关键信息方面非常有用。
考虑到非本地昆虫入侵预计到2050年将增加36%，以及不断增长的人口数量将给粮食生产带来更大的压力，像FlightSensor这样的创新技术推进了人们理解和周到地应对威胁的能力，是非常值得欢迎的。
【科学探索|FarmSense利用传感器和机器学习来解决害虫问题】正如Carter在谈到农业技术仍能使农业受益的所有可能方式时所说，“我们需要在这些边缘地带发挥创造力” 。