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人工智能在农业之应用及冲击

放大字体 缩小字体 发布日期:2018-03-28  来源:物联之家网  作者:stpi.narl
[摘要]随着气候变化的不断研究和评估,农作物和土壤监测技术也将成为未来的重要应用。透过无人机和卫星等技术获取的数据进行预测变化和识别的新能力,预测未来5 - 10年卫星......
 
  

      民以食为天,农业是人类经济的主要基础。随着气候变化、人口增加、劳动力减少和食品安全等因素,促使农业寻求更多创新措施来保护和提高农作物产量。因此,人工智能(AI)正成为广泛农产业技术发展的很重要力量。
 
      以下将探讨人工智能的农业应用及趋势,并介绍代表性业者及产品范例。
 
      AI在农业的主要应用分三大类:
 
      一、农业机器人(Agricultural Robots)
 

      公司正在开发和设计自动化机器人及程序,以处理基本的农业任务,自动化系统设备以解决农业劳动力短缺问题,例如以比人力资源更高的速度收成农作物。
 
      - 杂草控制Blue River Technology 控制杂草的功能是农民的首要任务,因为除草剂抗药性变得越来越难克服。现今估计有250种杂草已有除草剂的抗性。在美国杂草科学协会对不受控制杂草对玉米和大豆作物影响,估计农民每年损失430亿美元。利用自动化设备和机器人来帮助农民找到更有效的方法,保护农作物免受杂草的侵害。





      Blue River Technology开发了一款机器人See&Spray,利用计算机视觉来监控和精确喷洒棉花植物上的杂草。精确喷洒可以帮助防止除草剂的抗药性,该公司宣称其精确技术可正常喷洒80%农作物化学品,并可将除草剂支出减少90%。
机器人See&Spray的视频示范如何运作:
 
      See & Spray - Blue River Technology's precision weed control machine
– 农作物收成机器人 Harvest CROO Robotics



      Harvest CROO Robotics开发了一款具备16个独立的采摘机器人,帮助草莓农场采收和包装,可以在一天内收成8英亩土地,并取代30名劳工,而农业劳动力成本高居总成本之40%。

      Harvest CROO团队的视频示范机器人如何运作:The Reason for HCR Being


      二、农作物和土壤监测(Crop and Soil Monitoring)
 
      利用无人机基于计算机视觉和深度学习算法处理,或基于软件技术纪录大数据,以监测农作物和土壤健康。受到森林砍伐和土壤质量下降之影响而威胁到食品安全的议题,同时对经济产生负面影响。
 
       - 诊断害虫/土壤缺陷的机器视觉 (PEAT)




      PEAT农业科技公司位于柏林,开发了Plantix的深度学习应用程序,可辨识土壤中潜在的缺陷和营养缺陷。透过软件算法进行分析,该算法将特定的叶子模式与某些土壤缺陷、植物病虫害和疾病产生相关联。图像辨识应用APP透过用户的智能型手机镜头拍摄可能缺陷的图像来进行识别。然后向用户提供土壤修复技术、缺陷提醒及其他可能的解决方案。PEAT宣称其软件可以快速模式检测,精度高达95%,全球客户已超过50万。
 
      Plantix的视频示范如何运作:
 
      Plantix - a plant disease diagnosis app for gardener & smallholder farmer.

 
      另一家业者,也是PEAT的竞争对手CropDiagnosis,也开发出类似APP应用程序。
 
      - 追踪诊断土壤缺陷的机器学习 (Trace Genomics )
 
      类似Plantix应用程序,加州的Trace Genomics为农民提供土壤分析服务,由Illumina开发了使用机器学习的系统,为客户提供了土壤的优势和弱点。重点是防止有缺陷的作物,并优化健康作物生产的潜力。



 
      农民提供土壤样本给Trace Genomics后,用户会收到其土壤含量的详尽数据,包括细菌和真菌的病原体筛检以及全面的微生物评估。
 
      - 利用无人机和计算机视觉分析农作物 (SkySquirrel Technologies Inc.) 无人机在早期利用来喷洒农药,现在结合AI和空中技术来监测农作物健康。
 
      SkySquirrel Technologies是一家提供葡萄园无人机技术的公司,帮助用户提高农作物产量并降低成本。用户预先规划妥无人机的路线,并利用计算机视觉记录用于图像分析。一旦无人机完成其路线,用户可以利用USB装置将无人机数据传输到计算机,并将获得的数据上传到云端硬盘。



      SkySquirrel使用算法来整合和分析获得的图像和数据,以提供葡萄园健康状况的详细报告,特别是葡萄藤叶的状况。由于葡萄树叶常常是葡萄树疾病的隐患(如霉菌和细菌),监测叶子的健康是整体健康状态的良好指标。宣称其技术可以在24分钟内扫描50英亩的土地,并提供95%的准确度数据分析。
 
      SkySquirrel Technologies团队的视频示范如何运作:

      SkySquirrel Technologies
 - 台湾无人机业者雷虎科技 (CX180)
 
      雷虎CX180工业及农业用智能无人直升机,与逢甲大学航天系统合作研发,每台售价约32万人民币,仅约日本产制的三分之一。雷虎与农药大厂联利农业科技结盟,将共同运用雷虎研发的大型工农业用无人直升机CX180,积极布局AI及无人机在全球智能农业的应用。双方将合资成立“智慧农业科技植保公司”。雷虎主要负责CX180工农业用直升机的技术咨询,教育训练与作业环境等各项评估。联利则负责客户服务,农业药剂的开发与调配,以及代喷业务、农耕植保技术等营销等业务。
 
       - 台湾无人机业者经纬航天 (ALPAS)
 
       经纬航天ALPAS智能型精准农业无人机系统,透过无人机载具推动高效植保,农药、肥料自动化喷洒等整合性系统服务,15分钟内即可完成1.8甲水稻田的农药、肥料喷洒。经纬智能农业服务,包含以搭载人工智能的飞控,和影像分析系统的无人机型,用高画素摄像机,进行农地植被探勘,品种辨识及生长情形分析,并建立3D影像模型,提供客户专业植保建议。
 
       三、AI预测分析能力
 
      正在开发机器学习模型,以追踪和预测农作物产量的各种环境影响,例如天气变化。
 
       – 利用卫星于天气预报和农作物永续性 (aWhere)
 
       aWhere公司位于科罗拉多州,使用与卫星相关的AI机器学习算法来预测天气,分析农作物的永续性并评估农场是否存在病虫害。例如,每日天气预报是根据每个客户的需求制订。

      aWhere团队的视频示范如何运作:
 
      aWhere Is Innovating Agricultural Intelligence
– 利用卫星于监测农作物健康和永续性 (FarmShots) FarmShots总部位于北卡罗来纳州的新创公司,专注于分析卫星和无人机拍摄的图像所产生的农业数据。该公司声称其软件可以准确告知用户需要施肥的位置,并可将肥料使用量减少近40%。

      FarmShots团队的视频示范如何运作:
 
      FarmShots - How to create a report


      结
语 

      以AI驱动的技术正不断出现,以提高效率并解决该行业面临的问题及挑战,包括农作物产量、土壤健康和除草剂抗药性。同时。农业机器人结合AI,将成为农业的重要应用。同时,面对极端气候之下,农业不像其他行业易于风险建模和预测,因此农业新兴的AI应用进行广泛的监测和预防,显得至关重要。
 
      随着气候变化的不断研究和评估,农作物和土壤监测技术也将成为未来的重要应用。透过无人机和卫星等技术获取的数据进行预测变化和识别的新能力,预测未来5 - 10年卫星机器视觉应用(天气、农作物健康、预测农作物产量等)将在大型工业农场变得越来越普遍。
 
       当然。农民再训练课程以操作最新设备,也是很重要。
 
       世界人口预计到2050年将达到100亿人,随着AI、通信等新科技的成熟,可以解决粮食短缺、人口增加等问题,同时农业供应链上需要更多的效率和创新,预测传统农业将须与无人机技术或是智能机械公司双方整合合作模式,并形成另一种新商业模式创新。

 
 
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