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人工智能应用在农业的三个案例

发布时间:2018-02-24 作者:佚名  来源:互联网
关键字:人工智能 农业 
2016年世界人口总数达到72亿,其中有7.8亿人面临着饥饿威胁。根据联合国粮农组织预测,到2050年,全球人口将超过90亿,尽管人口较目前只增长25%,但由于生活水平的提高和膳食结构的改善,对粮食需求量将增长70%。
    2016年世界人口总数达到72亿,其中有7.8亿人面临着饥饿威胁。根据联合国粮农组织预测,到2050年,全球人口将超过90亿,尽管人口较目前只增长25%,但由于生活水平的提高和膳食结构的改善,对粮食需求量将增长70%。与此同时,全球又面临着土地资源紧缺、化肥农药过度使用造成的土壤和环境破坏等问题。如何在耕地资源有限的情况下增加农业的产出,同时保持可持续发展?人工智能是解决方法之一,其展示出巨大的应用潜力。
 
    一、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·萨拉斯将关于作物叶子的5万多张照片导入计算机,并运行相应的深度学习算法开发了一款手机App Plant Village(美国),农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传,App能智能识别作物所患虫害。目前,该款App可检测出14种作物的26种疾病,识别准确率高达99.35%。此外,该款App上还有用户和专家交流的社区,农户可咨询专家有关作物所患病虫害的解决方案。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%。在畜牧业领域,加拿大Cainthus机器视觉公司通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片,进而对牛的情绪、健康状况、是否到了发情期等进行智能分析判断,并将结果及时告知农场主。
 
    二、耕作、播种、采摘等智能机器人
 
    将人工智能识别技术与智能机器人技术相结合,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。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,或长势不好/间距不合适的作物,从而精准喷洒农药杀死杂草,或拔除长势不好或间距不合适的作物。据测算,LettuceBot可以帮助农民减少90%的农药化肥使用。在采摘环节,美国Aboundant Robotics公司开发了一款苹果采摘机器人,其通过摄像装置获取果树的照片,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。
 
    三、禽畜智能穿戴产品
 
    智能穿戴产品主要应用在畜牧业,其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。
 
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