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未來農(nóng)業(yè)AI技術(shù)的發(fā)展前景如何?

TpUg_huiyunxinx ? 來源:未知 ? 作者:工程師郭婷 ? 2018-07-31 11:26 ? 次閱讀
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人工智能AI)時代已經(jīng)降臨。2016年,打敗世界圍棋冠軍的AlphaGo讓AI技術(shù)“聲名大噪”,過去一兩年,AI在公共安全、教育、醫(yī)療、服務等行業(yè)掀起迅猛發(fā)展的浪潮。

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)也正在被數(shù)據(jù)科學所改變。在部分國家和地區(qū),AI與農(nóng)業(yè)的“相擁”,數(shù)據(jù)和工具的應用,正讓農(nóng)業(yè)變得精準、高效和“智慧”。

農(nóng)業(yè)AI技術(shù)迅猛發(fā)展

農(nóng)田是一個充滿變量的動態(tài)系統(tǒng),氣候、土壤、水分、養(yǎng)分、種子等每一個方面都產(chǎn)生著海量而豐富的數(shù)據(jù)。

農(nóng)民是這些豐富數(shù)據(jù)的收集者,不過,僅僅將孤立單個的數(shù)據(jù)集中起來還遠遠不夠。將這些數(shù)據(jù)收集并進行綜合數(shù)據(jù)分析,才能提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量,發(fā)掘數(shù)據(jù)的價值,從而真正找到農(nóng)田問題的解決之道。

隨著AI技術(shù)的發(fā)展,機器學習依靠算法分析數(shù)據(jù),并從中學習,作出決策,為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)提供了更高精度的方案。

比如,硅谷AI公司Atomwise是一家具有代表性的利用人工智能技術(shù)協(xié)助發(fā)現(xiàn)新型藥物和農(nóng)業(yè)化學品的企業(yè)。類似于人工智能學習中識別圖像,該公司開創(chuàng)性的AtomNet技術(shù)通過識別分子間相互作用模式進行自我深度學習,并利用深度學習預測對病蟲害控制可能具有正效應的分子,簡化了產(chǎn)品研發(fā)初始階段分子的發(fā)現(xiàn)過程。2017年6月,孟山都公司與Atomwise公司達成研究合作協(xié)議,借助人工智能技術(shù)開發(fā)作物保護新產(chǎn)品,推進新產(chǎn)品研發(fā),成為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中首家與Atomwise合作的公司。

AI+農(nóng)業(yè)所帶來的無限想象空間,讓世界科技巨頭、新興科技企業(yè)和農(nóng)業(yè)公司等不約而同加大投入、加強研發(fā),因而,農(nóng)業(yè)AI技術(shù)在近年得到了迅猛發(fā)展。

AI在作物育種、保護中的應用

一直以來,作物育種家都在尋找特定的表型,幫助作物更高效地利用水、養(yǎng)分,適應氣候或抵御病害。要使一株植物遺傳一項有益表型,研究人員必須找到正確的基因序列。但究竟哪一段序列才是正確的基因序列呢?在開發(fā)新品種時,育種家總是面臨著數(shù)百萬計的選擇。

從原始數(shù)據(jù)的不同集合中推導出結(jié)論是深度學習的特長。在獲取充足信息后,機器學習能夠預測哪些基因最有可能參與植物的某種有益表型,面對數(shù)百萬計的排列組合數(shù)據(jù),先進的軟件可極大地縮小搜索范圍。

由此,科學家們能夠用電腦模擬開展早期測試,以評估一個新品種在面臨不同的氣候環(huán)境、土壤類型、天氣模式和其他因素條件時會如何表現(xiàn)。有了機器學習的幫助,作物育種愈發(fā)精準與高效。

此外,AI為作物保護帶來的改變也是顯而易見的。當代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,病害、蟲害和雜草問題導致的全球糧食產(chǎn)量損失高達40%。傳統(tǒng)的病害鑒定方法是通過視覺檢查完成的。這一方法的普遍問題是效率低,并且容易產(chǎn)生人為誤差。然而,對計算機來說,診斷植物病害本質(zhì)上就是模式識別。將成千上萬張患病植物照片進行歸類后,機器學習算法能夠確定病害類別、嚴重程度,并在未來有可能推薦給出解決方案,減少病害帶來的損失。

在作物育種和作物保護這兩大現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵領(lǐng)域,AI技術(shù)正助力培育更高效的種子及提供更精準的植保方案,以更好地滿足增長中人口的糧食需要,高效利用自然資源。

播種前了解每一粒種子的生長潛力

在應用數(shù)據(jù)科學、人工智能和機器學習的方法上,一些國內(nèi)領(lǐng)軍的智慧農(nóng)業(yè)公司借助獨特的農(nóng)田數(shù)據(jù),結(jié)合前沿科學及強大的數(shù)據(jù)分析技術(shù),為農(nóng)民種植中的關(guān)鍵管理決策提供支持。

在作物育種方面,通過AI技術(shù)為農(nóng)民提供“播種處方建議”。借助行業(yè)領(lǐng)先的作物遺傳資源庫,他們應用預測建模和機器學習,將種子遺傳學、病害脅迫、土壤構(gòu)成、水分流動、歷史表現(xiàn)等海量來源數(shù)據(jù)進行匯總,幫助農(nóng)民選擇“理想”的種子產(chǎn)品——在理想的位置播種適合的種子,以優(yōu)化作物表現(xiàn),并持續(xù)提高生產(chǎn)力。

換言之,農(nóng)民可以根據(jù)特定的遺傳種質(zhì)和不同的產(chǎn)量目標定制種子播種方案。據(jù)了解,巴西的高級播種處方研究已從產(chǎn)品概念階段進展到研發(fā)階段;歐洲進入產(chǎn)品概念階段;美國大豆的區(qū)域性種子篩選也已從產(chǎn)品概念階段進展到研發(fā)階段。

在作物保護方面,利用AI技術(shù)對玉米、大豆和小麥進行病害診斷。據(jù)了解,在個體植株水平上的脅迫分類,以及通過手機或平臺設(shè)備提供正確病害診斷結(jié)果方面,機器學習模型表現(xiàn)優(yōu)異。美國的玉米病害診斷已從研發(fā)階段進展到預商業(yè)化階段。

此外, 在肥力管理方面, 通過高級建模工具,幫助農(nóng)民優(yōu)化關(guān)鍵投入。我們在回顧2017年Beta版氮肥管理工具軟件的應用情況后可以發(fā)現(xiàn),通過提高產(chǎn)量和節(jié)約氮肥,使用氮肥管理工具的用戶,每畝地的利潤可增收2美元多。

很早之前,就有公司使用預測分析學幫助決定哪些產(chǎn)品應該繼續(xù)往前推進,“我們努力在播種前了解每一粒種子的生長潛力”;與此同時,一些蔬菜研發(fā)團隊也在開發(fā)建模工具來預測番茄等蔬菜作物的風味表現(xiàn);土壤微生物團隊在利用分析學,每年對土壤中成千上萬種微生物菌株進行評估。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:AI技術(shù)如何重塑現(xiàn)代農(nóng)業(yè)

文章出處:【微信號:huiyunxinxi,微信公眾號:慧云物聯(lián)網(wǎng)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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