旨在支持基于人工智能、区块链等新技术的无人机和机器人项目。遥感和地理信息系统技术。人工智能缝纫应用程序由微软与 icrisat 合作开发，提供建议。农民们知道播种 ses 的最佳日期。农民不必安装传感器。或在他们的农场投资。Niti aayog 和 ibm 合作开发了 。基于人工智能的作物定价模型可提供有助于提高作物生产力的洞察力。
质量控制农业投入品和
土壤质量、控制农业投入和疾病暴发预警。数据会来的。由ISRO、现有土壤健康地图数据库、印度气象部门天气报告等提供。准确、准确地向农民发出警报。蓝河项 丹麦电话号码数据 目创建了一台基于机器学习的计算机。愿景是通过只在哪里喷洒来帮助农民减少化肥和农药的使用。 ne，从而最大化输入利用率。
印度数字农业技术干预
印度数字农业的未来技术干预商品市场。基于 许开发人员使用智能和机器学习 遥感、土壤传感器、无人机和市场视图等，让农民能够。收集、可视化和评估不同生产阶段的植物和土壤健康状况。方便且经济高效的方式。这些专业解决方案的实施可以实现可靠的农场管理和监督。如果农民对田地进行了完整的数字分析，他们就可以进行交易。
实时的一些关键优势
实时。下面描述了一些主要优点。它提高了农业生产力 加拿大电子邮件线索 和稻米。生产成本防止土壤分解化学施用的破坏它促进水的充分和有效利用。资源提高了农民的社会经济地位，减少了环境影响，这是缓慢采用的主要原因。印度的数字农业是由小农户组成的独立农场占主导地位。国家，这使得数据收集变得复杂。
传统方法是 Ne
因此，需要采用传统的方法来实施数字农业。在印度一个典型的小农场里。措施可能包括负担得起的技术、便携式即插即用硬件。农业设备和机械的租赁和共享平台，以及数字化培训的学术支持。收养农民。结论包括农业在内的所有部门的未来是当今经济的数字化。其易用性、可用性和普及性对于快速学习和欣赏的农民来说是有利的。
