在过去，它可能需要通过人工检查，以找到一个破损的设备或确定泄漏点。有了物联网设备意味着通过软件本身可以在出现错误或可疑情况时发出警报，而这只有在设备相互连接的物联网时才可实现。通过这种方式，灌溉传感器可以检测到不规则、不正常数据，并将其与存在的问题原因或变量联系起来——特别是如果它与其他数据点（如天气数据）关联时，方便排除其他潜在原因出现的问题。
我曾与一位种植者合作，他管理着爱达荷州中东部2630公顷的农田，在这个地区，气温可以剧烈波动多达25℃°，过两天以后，如何控制灌溉是他们最大的挑战。随着80型中心支轴式灌溉机开机工作时，气温升高，任何微小的问题都可以成为一个大问题，因为地面干燥得很快。通过使用Valley Insights等基于人工智能的工具，他们能够从访问现场上空的视觉图像和其他数据，包括每个植物的热成像图。捕获的图像和人工智能现场分析能够提供准确的预报，精确定位问题点，确定需要立即关注的灌溉问题。这意味着他们能够解决诸如中心枢轴管道相关泄漏等问题，这些问题很难用肉眼发现。人工智能的力量不仅仅是关注一个问题。它提供了如何纠正灌溉不正常的解决方案。
人工智能驱动着农业的未来
正如我们所知，自动驾驶汽车的引入必然会改变驾驶方式一样，随着人工智能推动的自动工具的采用，农业管理和农业种植将在十年内重新被定义。虽然如今人工智能和预测分析的功能主要是告知农民的决策过程，但在不远的将来，机器将能够自主进行决策
农业中的自动机械不仅考虑作物需求。他们将用“智慧”来考虑诸如产量质量、与能源成本相关的财务因素以及其它参数。一般来说，灌溉用水决策只是一个重要的起点，但这项AI技术也将成为其它农艺技术，包括施肥和作物保护智慧决策的基础。
