AI 如何改变农业?那些绿色农场中你不知道的「黑科技」

摘要

在机器学习和计算机视觉的帮助下,农业生产正朝着精细化、自动化发展。

提到人工智能,人们通常会想到计算机、互联网、机器人这些高科技领域,大部分人不知道的是,AI 技术在农业领域上也有很多应用。在机器学习和计算机视觉的帮助下,农业生产正朝着精细化、自动化发展。

根据联合国发布的世界人口趋势报告,到 2045 年地球上的人口将达到 90 亿,这意味着同样的土地要养活更多的人。人口增长对农业生产提出更高的需求,没有额外的土地用于生产,就要在现有条件下增加更多的粮食供应。


「精细农业」对新技术的要求

卡耐基梅隆大学机器人学院的研究人员认为,解决这个问题的答案是 AI、机器人和传感器。研究人员提出一项叫「FarmView」的计划,他们正在努力将 AI、机器人和传感器相结合,建立一个移动作业机器人队伍,来改善农作物的生产和管理。他们认为机器人可以准确及时地收集农业数据,帮助种植者管理信息,提高产量。


(图片来源:Forbes)

传统的农业劳作如种植、收获等,通常按照固定的时间安排来进行。新技术的发展给农业生产提供了可参考的依据,通过收集天气、土壤、空气质量的数据,观察作物成熟度,还有设备和劳动力成本,可以对农业生产做出更准确的规划,甚至能预测分析出未来的生产状况。

精细农业要求实时收集和处理数据,帮助农民在种植、施肥、收获作物时做出最佳决策。用于测量土壤和周围空气温度、湿度的传感器遍布整个农田。使用卫星图像和无人机拍摄实时照片,图像可以展示作物成熟度,并与天气模型结合,提前进行预测。


用 AI 收集分析农业数据

来自以色列的 AI 创业公司 Prospera 在 7 月份完成了 B 轮 1500 万美元融资,该公司的主要业务是用计算机视觉和人工智能来帮助农民分析收集来的农业数据。

Prospera 的设备安装在温室和田间,目前已经包括:太阳能电池板,摄像机还有温度、湿度和光线传感器。近距离摄像机和云服务用来收集分析农民需要的信息,Prospera 利用机器学习来记录实时数据,通过早期的分析可以帮助农民预测产量,并通过其他方式弥补预期损失。

Prospera 的设备可以看到植物生长情况,植物的颜色、花朵、果实,蜜蜂的密度和质量如何,叶子上是否有病害。该公司表示,农民通过这项系统,可以比卫星和无人机的图像,更准确地了解作物的生长情况。


Prospera 的技术在西班牙和墨西哥已经被很多农场使用,该公司的客户包括沃尔玛、乐购等零售企业。


利用机器视觉识别作物,实现智能喷雾

对于农业专家来说,他们可以从土壤和天气中获得大量的信息,用无人机和卫星服务获取航空图像和其他数据。但对于亲手种植作物的农民,这些高科技工具和服务并不能直接帮助他们进行生产。

想要在以现有的土地资源满足未来的人口增长,就需要提高农业生产效率,降低成本,这正是农机企业正在干的事。

美国迪尔公司(John Deere)是世界上最大的农机巨头,多年来一直为农业生产提供先进的产品和服务。1999 年,迪尔公司收购 NavCom Technology,该公司的 GPS 技术被用于农业生产,自动化控制农业机械的行动,精度达到英寸以下。迪尔公司开始成为「精细农业」的领导者。


今年 9 月初,迪尔公司以 3.05 亿美元的价格收购了 AI 初创公司蓝河科技(Blue River Technology),将机器学习应用于农业生产。

Blue River 的核心技术是利用机器视觉来识别农作物和杂草,实现智能喷雾。传统的农业生产中,农药和肥料要喷洒在整片田中给所有作物,效率低而成本高。Blue River 的技术则是将一套摄像头固定在喷雾器上,利用机器学习来识别植物。如果是杂草会喷洒除草剂来,如果是作物会施下一些肥料,具体参数可以由农民自行设定。Blue River 表示这可以节省 90% 的除草剂,同时也降低了人工成本。

Blue River 被收购反映了科技在农业自动化中日益增长的需求,传统农业中的很多工作正在被数字化技术代替。迪尔公司认为,机器学习在未来的精细农业中会是一项重要的能力。

AI 技术对农业生产的帮助主要是数字化信息的整理,就像目前的自动驾驶汽车一样,只能帮助导航,不能取代司机。因为农业生产有着诸多的变化和不可控,一些简单重复的劳动可以由自动化代劳,但农场依然需要一个主人。

新的技术弥补了传统农业的不足,全自动化的未来农场也会越来越近。农业生产的动力进步对效率的提升正在变小,未来的技术创新会体现在信息上。

文章参考:TechCrunchThe Verge

头图来源:BsnSCB

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