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　　農(nóng)機(jī)先行，農(nóng)業(yè)擁抱人工智能

如今，人工智能有望為農(nóng)業(yè)帶來重大變革。

人工智能是一種包括機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)子集的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)能夠通過在大量數(shù)據(jù)中尋找模式來以數(shù)學(xué)的方式預(yù)測(cè)結(jié)果或進(jìn)行分類。然后在新數(shù)據(jù)出現(xiàn)時(shí)，學(xué)會(huì)隨著時(shí)間的推移更新這些模式或分類。

人工智能的最大優(yōu)勢(shì)在于能夠高速進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，而這在以前需要人類付出勞動(dòng)才能完成。GPU（圖形處理單元）最近的改進(jìn)提供了使之成為可能的計(jì)算能力。同時(shí)針對(duì)特定問題需要大量數(shù)據(jù)。

See & Spray系統(tǒng)

See & Spray Ultimate技術(shù)，由機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持，使噴霧機(jī)能夠在向作物噴灑時(shí)只針對(duì)雜草。企業(yè)在不同情況下拍攝了成千上萬張不同作物中不同雜草的圖像，例如晴空、多云、黑暗、不同的土壤等。

Blue River和約翰迪爾的數(shù)據(jù)科學(xué)家隨后訓(xùn)練See & Spray Ultimate系統(tǒng)在各種條件下識(shí)別作物。這些圖像是通過算法整理出來的，算法涉及重復(fù)一個(gè)或多個(gè)數(shù)學(xué)運(yùn)算。算法通常在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)和解決。

凱斯的Patriot 50系列噴霧機(jī)使用一種稱為視覺引導(dǎo)的機(jī)器學(xué)習(xí)形式。

凱斯Patriot 50系列噴霧機(jī)

凱斯全球精準(zhǔn)技術(shù)總監(jiān)Chris Dempsey表示，這是一種基于工廠位置發(fā)出轉(zhuǎn)向指令的解決方案。

視覺引導(dǎo)使用機(jī)載攝像頭將玉米植株的位置傳遞給噴霧機(jī)，使其保持在行上行走，而不是碾過作物植株。

日益增長的應(yīng)用

人工智能是一個(gè)廣泛的領(lǐng)域，包括許多子集，例如機(jī)器學(xué)習(xí)。不過，基本上它都使用大量數(shù)據(jù)來提高效率。

整個(gè)數(shù)字農(nóng)業(yè)中面臨的最大障礙是獲取大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集并將其轉(zhuǎn)化為有意義的信息。人工智能可以通過將所有這些數(shù)據(jù)綜合分析，轉(zhuǎn)化為種植者可以采取的行動(dòng)，真正幫助彌合這一差距。

如今它在作物育種中的使用正在增加。無論是機(jī)器學(xué)習(xí)還是預(yù)測(cè)雜交性能的高級(jí)分析模型，目前各方正在研究各種不同的新技術(shù)。人工智能的使用也普遍用于許多機(jī)械生產(chǎn)線。

凱斯通過16個(gè)傳感器使用機(jī)器學(xué)習(xí)，來調(diào)整其AFS收獲指令系統(tǒng)。 這種農(nóng)藝控制策略可以根據(jù)不同的土壤類型和條件自動(dòng)調(diào)整最佳耕作深度。

凱斯AFS管理系統(tǒng)

增加喂入量同時(shí)減少谷物損失現(xiàn)在都是能夠自動(dòng)完成的。從歷史上看，如果谷物樣品中的穗軸或異物過多，聯(lián)合收割機(jī)操作員將不得不進(jìn)行篩分調(diào)整。

機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在能夠自動(dòng)執(zhí)行此操作。 傳感器會(huì)告訴聯(lián)合收割機(jī)它需要關(guān)閉較低的篩子或增加風(fēng)扇或轉(zhuǎn)子速度。這些調(diào)整是基于了解給定作物類型的已知數(shù)據(jù)庫中的異物或不良谷物質(zhì)量的情況。通常是一個(gè)圖像數(shù)據(jù)庫，顯示了良莠不齊質(zhì)量的谷物。

約翰迪爾還在其S700和X9系列聯(lián)合收割機(jī)的自動(dòng)維護(hù)功能中使用機(jī)器學(xué)習(xí)，以保持降低目標(biāo)谷物損失和維持谷物質(zhì)量性能。

操作員將根據(jù)損失水平和糧箱樣本設(shè)定聯(lián)合收割機(jī)的運(yùn)行目標(biāo)。ActiveVision相機(jī)每?jī)擅肱臄z一次干凈的谷物照片。該數(shù)據(jù)被輸入到一種算法中，該算法用于將異物和損壞的谷物水平與目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。如果超過目標(biāo)，則會(huì)自動(dòng)進(jìn)行調(diào)整。

約翰迪爾X9系列聯(lián)合收割機(jī)

解決季節(jié)性問題

美國農(nóng)業(yè)科技公司Ceres Imaging于2014年在加州奧克蘭成立，是一家農(nóng)業(yè)影像分析技術(shù)服務(wù)商。公司使用一種稱為計(jì)算機(jī)視覺的人工智能形式來檢測(cè)季節(jié)性作物問題。檢測(cè)不同波長的航空?qǐng)D像和傳感器數(shù)據(jù)，輸入到一種算法中，該算法有助于揭示季節(jié)性疾病，例如營養(yǎng)缺乏癥。公司還研究了不同的疾病風(fēng)險(xiǎn)以及噴灑殺菌劑的最佳位置。

Ceres Imaging公司作業(yè)應(yīng)用

盡管如此，機(jī)器學(xué)習(xí)收集的數(shù)據(jù)與自主輸入的數(shù)據(jù)一樣好。垃圾輸入，就會(huì)有垃圾輸出，因此輸入正確高質(zhì)量的數(shù)據(jù)非常重要。

人工智能本身并不是靈丹妙藥，將計(jì)算機(jī)視覺衍生數(shù)據(jù)與當(dāng)?shù)剞r(nóng)藝師或農(nóng)民的意見相結(jié)合以提出建議仍然很重要。然而，人工智能技術(shù)可以幫助農(nóng)學(xué)家更好地利用時(shí)間，瞄準(zhǔn)最有可能從季節(jié)性處理中受益的領(lǐng)域。

灌溉系統(tǒng)維修

人工智能技術(shù)也讓灌溉系統(tǒng)的維修變得更加容易。Lindsay正與Microsoft Azure合作，使用機(jī)器學(xué)習(xí)通過Smart Pivot技術(shù)預(yù)測(cè)灌溉部件的故障?？梢栽诠收习l(fā)生前通知客戶。防止生長季節(jié)發(fā)生更大的問題并提高效率?！?/p>

例如，一臺(tái)機(jī)器因?yàn)樽兯傧鋲牧硕l(fā)生故障是人工智能模型的模擬情況。如果我們可以訪問從故障發(fā)生時(shí)開始收集到的傳感器數(shù)據(jù)，就可以將其提供給人工智能模型，并告訴它如果再次發(fā)生這種情況，基本上就是變速箱故障的樣子。

約翰迪爾X9系列聯(lián)合收割機(jī)

局限性

不過，人工智能有其局限性。

在某些情況下，預(yù)測(cè)在田間實(shí)踐中被證實(shí)并不準(zhǔn)確，例如變速箱問題。最終用戶或經(jīng)銷商說了算，這仍然很重要。反過來問題又反饋到訓(xùn)練模型中，使它們更加準(zhǔn)確。

在See & Spray Ultimate模型中，區(qū)分大豆幼苗和苕葉幼苗具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)樗鼈兛雌饋砗芟嗨啤?/p>

隨著拍攝錄入更多圖像并重新訓(xùn)練模型，情況會(huì)變得越來越好。這與人類分辨絨葉和幼大豆所花費(fèi)的時(shí)間沒有什么不同?，F(xiàn)在需要以同樣的方式訓(xùn)練 機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

人工智能來了

人們期望人工智能及其子集能夠加快未來農(nóng)業(yè)創(chuàng)新的速度。

目前只是觸及了機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的皮毛。想要充分利用這種技術(shù)的農(nóng)民應(yīng)該盡可能地收集農(nóng)場(chǎng)數(shù)據(jù)。

這些人工智能模型訪問的數(shù)據(jù)越多，它們就會(huì)變得越聰明，尤其是多多收集與農(nóng)民的經(jīng)營活動(dòng)相關(guān)的數(shù)據(jù)。