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人工智能對未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的深遠(yuǎn)影響

   日期:2016-05-30     來源:網(wǎng)易科技    作者:LH     評論:0    
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   5月26日消息,美國《連線》雜志日前撰文指出,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的發(fā)展,其將在作物培育、防治病蟲害以及農(nóng)業(yè)資源分配方面發(fā)揮顯著作用,對未來農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來深遠(yuǎn)影響?,F(xiàn)將原文編譯如下:
 
  一直以來,人類如何養(yǎng)活自己就是一個(gè)棘手的問題。進(jìn)入智人時(shí)代以來,人口數(shù)量不斷膨脹,2050年世界人口總數(shù)或?qū)⒔咏?00億。這意味著同樣的土地必須養(yǎng)活更多的人口。加之全球變暖以及水資源短缺對農(nóng)業(yè)帶來的影響,勢必對人類養(yǎng)活自己造成不小的麻煩。
 
  或許可以說是人類進(jìn)化的偶然,但也是時(shí)代發(fā)展的必然,機(jī)器技術(shù)無可避免地來到我們面前。真正智能化的機(jī)器人技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法為人類社會(huì)帶來了新的農(nóng)業(yè)革命,我們可以稱之為新的“綠色革命”(Green Revolution),技術(shù)的發(fā)展有助于幫人類養(yǎng)活自己。太空中的衛(wèi)星可以幫助探測氣候是否會(huì)出現(xiàn)干旱;田間的拖拉機(jī)可以觀察種植物并剔除不良作物;而基于人工智能的智能手機(jī)應(yīng)用可以實(shí)時(shí)告訴農(nóng)業(yè)人員什么疾病正在對農(nóng)作物產(chǎn)生影響。
 
  忘記田間的那些稻草人吧。農(nóng)業(yè)的未來掌握在機(jī)器手中。
 
 
  數(shù)字化培育技術(shù)
 
  深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)行業(yè)的創(chuàng)新方式。通過深度學(xué)習(xí),程序員不用再明確告訴計(jì)算機(jī)需要做什么,而是訓(xùn)練機(jī)器識別特定的模式。目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于園藝技能(Green Thumb)。你可以在計(jì)算機(jī)中輸入患病作物葉子以及健康作物葉子的相關(guān)照片,通過深度學(xué)習(xí)算法計(jì)算機(jī)可以識別出現(xiàn)實(shí)中哪些作物是健康的。
 
  通過深度學(xué)習(xí)算法,生物學(xué)家戴維·休斯(David Hughes)和作物流行病學(xué)家馬塞爾·薩拉斯(Marcel Salathé)可以檢測出14種作物的26種疾病。他們將關(guān)于植物葉子的5萬多張照片導(dǎo)入計(jì)算機(jī),并運(yùn)行相應(yīng)的深度學(xué)習(xí)算法。最終程序正確識別作物疾病的準(zhǔn)確率高達(dá)99.35%。
 
  但是實(shí)現(xiàn)這一切的基礎(chǔ),是要在明亮的光線條件及合乎標(biāo)準(zhǔn)的背景下拍攝出植物的照片。若在互聯(lián)網(wǎng)上隨機(jī)選取植物葉子照片,其識別準(zhǔn)確率將降至30%至40%。
 
  休斯和薩拉斯希望將這種人工智能算法應(yīng)用于他們開發(fā)的手機(jī)應(yīng)用PlantVillage。目前該手機(jī)應(yīng)用可以讓世界各地的農(nóng)民上傳患病作物照片,并有農(nóng)業(yè)專家對此做出相應(yīng)的診斷。休斯和薩拉斯將通過導(dǎo)入更多的患病作物照片,使這種人工智能算法更為聰明可靠。薩拉斯表示,“我們從多個(gè)來源獲取了關(guān)于作物的大量圖片,其中也包含了照片是如何拍攝的、拍攝地點(diǎn)、年份等大量信息。這些照片能夠有效提升算法的精確度。”
 
  算法的應(yīng)用不僅僅是對植物病蟲害的深度挖掘,對作物影響的因素還有很多。休斯指出,“大部分妨礙作物生長的因素都是生理性的,譬如土壤養(yǎng)分中缺鈣元素或鎂元素,亦或是鈉含量過多或環(huán)境溫度過高。農(nóng)民卻往往認(rèn)為是細(xì)菌或真菌導(dǎo)致的作物疾病。”對作物的誤診會(huì)導(dǎo)致農(nóng)民濫用農(nóng)藥和除草劑,對時(shí)間和金錢都是一種浪費(fèi)。而在未來,人工智能可以幫助農(nóng)民快速準(zhǔn)確查明問題所在。
 
  一個(gè)手機(jī)應(yīng)用便可幫助農(nóng)民確定問題,而專家也可根據(jù)環(huán)境給出相應(yīng)的解決方法。理想情況下,未來人類可以完全控制農(nóng)作物的生長。聯(lián)合國糧食和農(nóng)業(yè)計(jì)劃署認(rèn)為這種技術(shù)對于作物管理來說是“有用的工具”,但這種情況下農(nóng)業(yè)專家做出的論斷過于形而上。聯(lián)合國糧農(nóng)組織植物病理學(xué)家法茲爾·杜桑瑟理(Fazil Dusunceli)指出,“這種電子診斷方法是好的,但‘最終的決策應(yīng)當(dāng)是與實(shí)地調(diào)查相結(jié)合’。”
 
  拖拉機(jī)升級版
 
  目前,發(fā)展中國家農(nóng)業(yè)知識匱乏,而發(fā)達(dá)國家卻存在濫用殺蟲劑以及除草劑的情況。據(jù)統(tǒng)計(jì),美國農(nóng)民每年使用除草劑應(yīng)對玉米、大豆和棉花種植就要花費(fèi)3.1億英鎊。這完全是一種粗放式的防治手段。
 
  而農(nóng)業(yè)機(jī)器人公司Blue River Technology則針對生菜種植提出了一種新的解決方式。其開發(fā)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人LettuceBot外觀與田間的拖拉機(jī)沒有什么兩樣,但卻是一個(gè)智能化的機(jī)器人。
 
  公司稱LettuceBot可在田間運(yùn)行,通過攜帶的照相設(shè)備每分鐘掃描月5000株幼苗,利用機(jī)器學(xué)習(xí)以及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識別出作物幼苗和雜草。深度學(xué)習(xí)算法公司Enlitic創(chuàng)始人杰里米·霍華德(Jeremy Howard)指出,“這是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的最佳應(yīng)用。”他補(bǔ)充稱開發(fā)的圖形處理芯片目前識別一幅圖像僅需要0.02秒。
 
  Blue River Technology開發(fā)的LettuceBot機(jī)器人對雜草和作物幼苗的定位精度能夠達(dá)到四分之一英寸。如果機(jī)器確定當(dāng)前植株是雜草或長勢不好的作物,就會(huì)利用農(nóng)藥噴霧殺死植物;如果機(jī)器判斷兩棵幼苗的種植間距過小,就會(huì)拔掉一棵。
 
  這種方法為農(nóng)業(yè)帶來了顯著改變,大幅減少了除草劑的使用。公司商務(wù)副總裁本·考斯特納(Ben Chostner)表示,“此前的方法就像是舊金山市的少部分人感染了病菌,你唯一的方法就是讓城市中的每一個(gè)人都使用抗生素。這種方法雖然可以治愈疾病,但卻開銷巨大。”而相比之下,使用LettuceBot則可以幫助農(nóng)民減少90%的化學(xué)藥劑使用。目前,LettuceBot服務(wù)的生菜種植面積占到美國生菜種植的10%左右。
 
  LettuceBot功能之所以強(qiáng)大,是因?yàn)樗鼘C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與機(jī)器固有的操作精確優(yōu)勢相結(jié)合。機(jī)器人或許不能夠像人類一樣在田間勞作,但是作物管理方面卻有著不可比擬的精度優(yōu)勢。
 
  穹頂之上
 
  在距地面600英里的太空軌道種,美國航空航天局的遙感衛(wèi)星可以精確探測到地球表面的大范圍光譜。雖然這些數(shù)據(jù)無法被人們直接利用,但通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法,能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)提供幫助。
 
  特別是在發(fā)展中國家,當(dāng)政府和銀行向農(nóng)民發(fā)放貸款或是提供緊急援助時(shí),往往面臨相關(guān)數(shù)據(jù)匱乏的問題,很難做出正確的決策,把每一份援助送給真正需要的人。譬如在印度發(fā)生了干旱,不同地區(qū)的受災(zāi)狀況不同,但或許有些地區(qū)的農(nóng)民會(huì)有更好的辦法獲得水源。
 
  目前一個(gè)名為Harvesting的初創(chuàng)企業(yè)正在通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)分析衛(wèi)星數(shù)據(jù),以幫助政府和民間機(jī)構(gòu)更好地分配援助資源。Harvesting首席執(zhí)行官什特·加格(Ruchit Garg)指出,“我們希望通過這種技術(shù),篩選出那些真正需要幫助的農(nóng)民和村莊,讓銀行和政府的援助資金都能夠物盡其用。分析人員一次可以處理10個(gè)或15個(gè)信息變量,但機(jī)器學(xué)習(xí)算法卻可以一次性處理2000個(gè)信息變量,這將大幅提高工作效率。”
 
  在全旗變暖加劇,氣候變化捉摸不定的大環(huán)境下,如何分配農(nóng)業(yè)資源是各國政府普遍面臨的迫切問題。在印度,以往種植業(yè)相對來說可以預(yù)測,人們能夠按照自己的經(jīng)驗(yàn)來克服環(huán)境帶來的變化。加格稱,“我怎樣種植,怎樣去適應(yīng)季節(jié),以往這些經(jīng)驗(yàn)都可以從我的父親、我的祖父那里得知。但現(xiàn)在,由于氣候的劇烈變化,父輩的經(jīng)驗(yàn)不再適應(yīng)了。”
 
  這是一個(gè)新的環(huán)境,新的秩序,新的世界。你可以繼續(xù)采用傳統(tǒng)方法從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn),也可以選擇以更明智的方式,使用大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器人。
 
  或許人工智能就像之前農(nóng)業(yè)種植中一直被人們所忽視的西紅柿一樣,但其終將在農(nóng)業(yè)上廣泛發(fā)展。
 
 
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