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用人工智能增加农业产出,谷歌是这样做的

如果一个项目要想获得X部门的关注,就必须满足三个条件:解决一个会影响数百万或数十亿人的问题; 涉及一项大胆的科学探测技术; 未来五到十年内有可以实现的希望。

其实,这并非Alphabet X第一次涉足农业领域,该部门曾经研究过垂直农业,但因为没什么成效而夭折,不过,在自动收割和照明效率方面还是取得了一定的进展。另外,X部门上周还参加了全球粮食安全研讨会。

勒此次并没有向外界透露太多技术细节,但他列举了机器学习如何帮助农民更好地应对气候变化所带来的挑战,并进一步增加他们现有的农业经验,包括如何根据不断变化的害虫和天气模式进行培育、灌溉和收获。

人工智能,农业

而且,无人机和地面机器人也可以有效地支持农业。X部门开创了运货无人机项目Project Wing和互联网气球Project Loon,同时也在研究机器人技术,目前其机器学习内容也以农业为内容。

AI驱动下的农业似乎是一个不错的选择。根据联合国世界粮农组织的估计,尽管使用了数百万吨农药,每年全球作物产量仍会由于病虫害损失20%至40%,因此寻找更具生产力和可持续的农业耕作方法,将使数十亿人受益。而人工智能无疑是一项大胆且具有巨大潜力的技术。

那么在耕地资源有限的情况下,人工智能将如何增加农业的产出,同时保持可持续发展呢?

1土壤、病虫害探测等智能识别系统

人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。

在土壤探测领域,IntelinAir公司开发了一款无人机,通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片,通过电脑智能分析,确定土壤肥力,精准判断适宜栽种的农作物。在病虫害防护领域,生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯运用深度学习算法开发了一款手机App Plant Village(美国),智能识别作物所患虫害。

人工智能农业

在产量预测领域,美国Descartes Labs公司通过人工智能和深度学习技术,利用大量与农业相关的卫星图像数据,分析其与农作物生长之间的关系,从而对农作物的产量做出精准预测。据测算,这家公司预测的玉米产量比传统预测方法准确率高出99%。

2耕作、播种、采摘等智能机器人

人工智能识别技术与智能机器人技术的相结合,可广泛应用于农业中的播种、耕作、采摘等场景,极大提升农业生产效率,同时降低农药和化肥消耗。

比如在播种环节,美国David Dorhout研发了一款智能播种机器人Prospero,其可以通过探测装置获取土壤信息,然后通过算法得出最优化的播种密度并且自动播种。

在耕作环节,美国Blue RiverTechnologies生产的Lettuce Bot农业智能机器人,可以在耕作过程中为沿途经过的植株拍摄照片,利用电脑图像识别和机器学习技术判断是否为杂草,从而精准喷洒农药杀死杂草。据测算,LettuceBot可以帮助农民减少90%的农药化肥使用。

人工智能,农业

在采摘环节,美国Aboundant Robotics公司开发了一款苹果采摘机器人,通过摄像装置获取果树照片,用图片识别技术识别适合采摘的苹果,结合机器人的精确操控技术,可以在不破坏果树和苹果的前提下实现一秒一个的采摘速度,大大提升工作效率,降低人力成本。

3禽畜智能穿戴设备

智能穿戴产品主要应用在畜牧业,可以实时搜集所养殖畜禽的个体信息,通过机器学习技术识别畜禽的健康状况、发情期探测和预测、喂养状况等,从而及时获得相应处置。

以日本Farmnote开发的一款用于奶牛身上的可穿戴设备“Farmnote Color”为例,它可以实时收集每头奶牛的个体信息。这些数据信息会通过配套的软件进行分析,采用人工智能技术分析出奶牛是否出现生病、排卵或是生产的情况,并将相应信息自动推送给农户,以得到及时的处理。

人工智能,农业

中国作为具有悠久农耕历史的国家,中国人对土地、农业、农产品向来有着独特的情怀。在人工智能技术“井喷式”增长和应用的今天,为了促进农业的发展,中国企业也在致力于相应技术的研究。

举个例子,上周,中国最大的现代农业服务企业中化农业和百度云携手,希望用科技让优质农产品助力消费者生活品质升级,用技术体现对农业匠人的尊重与扶持,让传统农业迸发新的生机与活力。百度副总裁尹世明在发布会现场说:“数据以后本身就是一种肥料,滋养土地和种植户。”

伴随着科技的高速发展,人工智能(AI)、大数据(Big Data)、云计算(Cloud)、IoT(物联网)成为了科技领域关注的最新焦点,而ABC+IoT为万物互联带来了全新的可能性。从这个角度出发,人工智能可以通过物联网连接土地、作物,了解作物生长的状态,上传数据后依靠算法、深度学习寻找规律,促进作物生长。

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