人工智能不僅在圍棋上大獲全勝,還比農(nóng)民會(huì)種地,比農(nóng)場主會(huì)養(yǎng)牛?這還真不是瞎扯淡,大批企業(yè)正在試圖讓人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域大顯身手,已經(jīng)有了些不錯(cuò)的成果。
柯潔連輸三局,敗給了Alphago。柯潔作為人類最高智慧棋類的最強(qiáng)大腦,三連敗的結(jié)局足以展示科技的進(jìn)步和人工智能的強(qiáng)大。
人工智能已成為自動(dòng)化、電氣化和信息化之后新一輪工業(yè)革命的基石,而人工智能的應(yīng)用亦非僅在工業(yè)領(lǐng)域,在教育、醫(yī)療和金融領(lǐng)域都是革命性的技術(shù)創(chuàng)新。那么在人類最古老的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,人工智能有何表現(xiàn)呢?我們是不是連種地也要輸給電腦了呢?
人工智能解決農(nóng)業(yè)面臨的世紀(jì)挑戰(zhàn)
農(nóng)業(yè)領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)對人類來說比其他領(lǐng)域更為重要。如今世界人口總數(shù)為72億,其中有7.8億人面臨著饑餓威脅,到2050年,全球人口將要達(dá)到90億,這意味著我們生產(chǎn)的糧食熱量需要增長60%。如果考慮作為肉類來源的家畜消耗的糧食,那么這一增長率將達(dá)到103%。而于此同時(shí),我們又面臨著石油農(nóng)業(yè)所依靠的能源危機(jī),面臨著化肥農(nóng)藥過度使用造成的土壤和環(huán)境的破壞以及對人類健康的威脅。
那么,如何在耕地資源有限的情況下增加農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出,同時(shí)保持可持續(xù)發(fā)展呢?人工智能就是解決的方法之一。
人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)及應(yīng)用早在本世紀(jì)出就已經(jīng)開始,這其中既有耕作、播種和采摘等智能機(jī)器人,也有智能探測土壤、探測病蟲害、氣候?yàn)?zāi)難預(yù)警等智能識別系統(tǒng),還有在家畜養(yǎng)殖業(yè)中使用的禽畜智能穿戴產(chǎn)品。這些應(yīng)用正在幫助我們提高產(chǎn)出、提高效率,同時(shí)減少農(nóng)藥和化肥的使用。
以前我們在野外看到一個(gè)不認(rèn)識的花草要查閱資料才能知道是什么花草,可如今我們可以通過各種識圖軟件對著花草拍照掃描一下就知道了,這就是電腦圖像識別技術(shù)。如今借助機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),智能圖像識別準(zhǔn)確率越來越高,而應(yīng)用也遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些。
PlantVillage(美國)和Plantix(德國)是兩款智能植物識別App,他們能做的不僅僅是幫你識別你不認(rèn)識的農(nóng)作物,他們能夠幫農(nóng)戶智能識別農(nóng)作物的各種病蟲害。農(nóng)戶把患有病蟲害農(nóng)作物的照片上傳,App就會(huì)識別出農(nóng)作物犯了那種病蟲害,并且可以給出相應(yīng)的處理方案。除了人工智能給出的處理方案,App上還有用戶和專家交流的社區(qū),可以針對相應(yīng)的病蟲害進(jìn)行討論交流。
智能識別+智能機(jī)器人
那么如果把圖像智能識別跟智能機(jī)器人結(jié)合會(huì)怎樣呢?那就是更好的幫我們種地、播種和采摘。
BlueRiverTechnologies是一家位于美國加州的農(nóng)業(yè)機(jī)器人公司。BlueRiver的農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人可以智能除草、灌溉、施肥和噴藥。智能機(jī)器人利用電腦圖像識別技術(shù)來獲取農(nóng)作物的生長狀況,通過機(jī)器學(xué)習(xí),分析和判斷出那些是雜草需要清除,哪里需要灌溉,哪里需要施肥,哪里需要打藥,并且能夠立即執(zhí)行(圖示為萵苣種植機(jī))。智能機(jī)器人因?yàn)槟軌蚋珳?zhǔn)的施肥和打藥,可以大大的減少農(nóng)藥和化肥的使用,比傳統(tǒng)種植方式減少了90%的農(nóng)藥化肥使用。
智能播種機(jī)器人還可以通過探測裝置獲取土壤信息,然后通過算法得出最優(yōu)化的播種密度并且自動(dòng)播種。美國愛荷華州的發(fā)明家DavidDorhout研發(fā)的智能播種機(jī)器人Prospero就是這樣的智能機(jī)器人。
除了播種和田間管理,農(nóng)業(yè)智能機(jī)器人還可以幫我們采摘成熟的蔬果。
AboundantRobotics也是來自美國加州的農(nóng)業(yè)機(jī)器人公司,目前他們已經(jīng)上市的是一款蘋果采摘機(jī)器人,可以在不破壞蘋果樹和蘋果的前提下達(dá)到一秒一個(gè)的采摘速度。蘋果采摘機(jī)器人通過攝像裝置獲取果樹的照片,用圖片識別技術(shù)去定位那些適合采摘的蘋果,然后用機(jī)械手臂和真空管道進(jìn)行采摘,一點(diǎn)都不會(huì)傷到果樹和蘋果。
衛(wèi)星云圖學(xué)習(xí),種地不看天,看手機(jī)
傳統(tǒng)農(nóng)藥田間管理看天看地看作物,而如今農(nóng)民也要成為看手機(jī)的低頭族了:)。通過對衛(wèi)星拍攝圖片,航拍圖片以及農(nóng)田間其他設(shè)備拍攝的照片進(jìn)行智能識別和分析,人工智能的能夠精確的預(yù)報(bào)天氣,氣候?yàn)?zāi)害,識別土壤肥力,莊家的健康狀況等等。
比如美國的DescartesLabs公司收集了海量農(nóng)業(yè)相關(guān)的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù),他們對天氣的預(yù)測比美國農(nóng)業(yè)部的還要精準(zhǔn)。DescartesLabs通過人工智能和深度學(xué)習(xí),去分析這些圖像信息,尋找其跟農(nóng)作物生長之間的關(guān)系,能對農(nóng)作物的產(chǎn)量做出精準(zhǔn)預(yù)測,他預(yù)測的玉米產(chǎn)量比以往的預(yù)測準(zhǔn)確率高出99%。
除了天氣預(yù)測和產(chǎn)量預(yù)測,人工智能對農(nóng)作物各種圖像的學(xué)習(xí)還能判斷出農(nóng)田那里有雜草入侵,那個(gè)地塊的農(nóng)作物養(yǎng)分不足,那里片的農(nóng)作物正在發(fā)生病蟲害。美國加州的IntelinAir就是一家提供這樣服務(wù)的公司。
從瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院衍生出的農(nóng)業(yè)科技公司Gamaya則使用獨(dú)特的超光譜(高光譜)感應(yīng)裝置,用這些能夠探測出肉眼無法觀察的光譜,這為農(nóng)戶提供了更全面的數(shù)據(jù),向農(nóng)戶提供智能施肥管理、灌溉管理和蟲害管理。Gamaya的技術(shù)已經(jīng)在玉米、大豆和甘蔗的種植上應(yīng)用,并幫助農(nóng)戶大大降低成本和提高產(chǎn)出。
牛臉識別,智能穿戴
人工智能還可以用在禽畜的養(yǎng)殖業(yè),比如在養(yǎng)牛行業(yè)。大家知道嗎?牛其實(shí)不愿意看到人類的,他們會(huì)視人類為捕食者,因此養(yǎng)牛場的工作人員會(huì)給牛群帶來緊張情緒。那么我們就把農(nóng)場的管理交給人工智能吧。
人工智能通過農(nóng)場的攝像裝置獲得牛臉以及身體狀況的照片,進(jìn)而通過深度學(xué)習(xí)對牛的情緒和健康狀況進(jìn)行分析,然后幫助農(nóng)場主判斷出那些牛生病了,生了什么病,那些牛沒有吃飽,甚至那些牛到了發(fā)情期。來自加拿大的Cainthus機(jī)器視覺公司正在做這樣的事情。
除了攝像裝置對牛進(jìn)行“牛臉”識別,還可以配合上可穿戴的智能設(shè)備,這會(huì)讓農(nóng)場主更好的管理農(nóng)場。荷蘭的Connecterra是一家動(dòng)物智能穿戴技術(shù)公司。通過帶在奶牛脖子上的智能傳感器,結(jié)合牧場上的固定探測器共同收集數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)上傳到云服務(wù)器上,用自己開發(fā)的算法通過機(jī)器學(xué)習(xí)讓這些海量的原始數(shù)據(jù)變成直觀的圖表和信息發(fā)送到客戶那里。
這些信息包括奶牛的健康分析、發(fā)情期探測和預(yù)測、喂養(yǎng)狀況、位置服務(wù)等。Connecterra大大節(jié)省了奶農(nóng)的工作時(shí)間,提高了工作效率,特別是對有機(jī)農(nóng)場更有幫助,因?yàn)樗麄兛梢院苋菀椎牧私夥硼B(yǎng)時(shí)間、位置和吃草的時(shí)間。
讓在農(nóng)田中的各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施更有價(jià)值
除了智能穿戴還有更多的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施,比如田間攝像頭、溫度濕度監(jiān)控、土壤監(jiān)控、無人機(jī)航拍等等。這些設(shè)施能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)管理提供海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),那么如何把這些海量的數(shù)據(jù)及時(shí)的變成有價(jià)值的信息,就是人工智能要做的事情。這些數(shù)據(jù)被實(shí)時(shí)傳送到云服務(wù)器上,不同類型的農(nóng)業(yè)服務(wù)公司會(huì)根據(jù)不同的農(nóng)業(yè)狀況設(shè)置自己的算法,然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)把這些數(shù)據(jù)變成對農(nóng)戶有意義的信息,比如那里蟲害超標(biāo),那里需要灌溉等等。
人工智能還可以通過算法給出各種最優(yōu)化的方案,比如根據(jù)土壤環(huán)境狀況,結(jié)合市場行情預(yù)測,從而給出今年該地適合種玉米還是大豆。
未來的挑戰(zhàn)和機(jī)遇
人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用才剛剛開始,面臨的挑戰(zhàn)比其他任何行業(yè)都要大,因?yàn)檗r(nóng)業(yè)涉及的不可知因素太多了!地理位置、周圍環(huán)境、氣候水土、病蟲害、生物多樣性、復(fù)雜的微生物環(huán)境等等,這些因素都在影響著農(nóng)作生產(chǎn)。你在一個(gè)特定環(huán)境中測試成功的算法,換一個(gè)環(huán)境未必就有用了。
我們現(xiàn)階段看到的一些人工智能成功應(yīng)用的例子大都是在特定的地理環(huán)境或者特定的種植養(yǎng)殖模式。當(dāng)外界環(huán)境變換后,如何挑戰(zhàn)算法和模型是這些人工智能公司面臨的挑戰(zhàn),這需要來自行業(yè)間以及農(nóng)學(xué)家之間更多的協(xié)作。
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