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将机器学习技术应用于农业 饮食将会有何变化?

2016-9-12 15:49| 发布者: admin| 查看: 610| 评论: 0

摘要:   (原标题:将机器学习技术应用于农业,我们的饮食将会有何变化?)  编者按:在20世纪,肥料技术、灌溉技术、机械化耕作技术促进了农业的不断发展,满足了急剧增长的人口对粮食的需求。现在,有些人认为农业技 ...

  (原标题:将机器学习技术应用于农业,我们的饮食将会有何变化?)


  编者按:在20世纪,肥料技术、灌溉技术、机械化耕作技术促进了农业的不断发展,满足了急剧增长的人口对粮食的需求。现在,有些人认为农业技术的下一个突破点将来自数字世界。现代计算机视觉,精密传感器和机器学习技术将帮助农场主们更有效、更精确地使用之前的技术,种植更健康、更美味的农作物。《快公司》的Steven Melendez发文分析了机器学习在农业变革中的作用和对消费者影响,图普科技对这篇文章进行了编译。



  “我们正处于下一代农业革新浪潮的技术风口,我们称之为数字农业。”气候公司(The Climate Corporation)的总裁Mike Stern说。“在过去的五至七年中,农业正在经历真正的数字化,就像我们的社会所经历的那样。”气候公司是一家致力于建立农业数字分析中心的公司,2013年被农业巨头们用10亿美元收购。公司业务涉及处理卫星、无人机、摄像头的图像,解读土壤数据和拖拉机的车载计算机,帮助种植者们更好地了解在他们的农场发生了什么,让预测算法指导种植者们更精确地使用种子、水、农药、肥料。



  在中西部地区,当玉米正在生长的时候,往往有大量的云层,而卫星很难透过云层收集农田数据,这会给种植者们带来不小的麻烦,因为在这种情况下,他们只能看到部分区域的数据,” 气候公司的首席科学家Sam Eathington说,“我们基于机器学习开发的技术,可以处理和合并农田图像,并且抹去云和云阴影,种植者可以由此看到特定农田中的相关数据。”



  最近,气候公司宣布将此平台开放使用,其他传感器制造商可以更简便地提交数据,第一批数据是来自堪萨斯的威里斯科技公司(Veris Technologies)的高分辨率土壤传感器数据。
  根据相关研究机构的数据显示,尽管在全球农业领域推动物联网的发展伴随着不少批评,但到2020年,“精准农业”数字服务的市场预计将增长到45.5亿美元。根据2013年《纽约客》的一份报道,气候公司创始人当年决定将公司出售给孟山都之时,因为孟山都公司长期以来备受争议的知识产权政策和参与转基因作物的研究,而遭到猛烈的批评。



  美国农场事务联合会(American Farm Bureau Federation,AFBF)则提醒农场主们,确保他们了解其数据信息在技术提供方那边是如何储存的。AFBF最近曾与包括气候公司在内的技术提供商们一起制定行业规则和数据共享协议,以确保农场主可以控制其数据信息的合理使用和自由转移到新的技术提供商。AFBF曾在社交网络上表示:“拖拉机、耕作设备、播种机、喷雾器、矿车和农业无人机已经越来越多的被连接至互联网,农场主们并不总能精确地控制他们的数据,也不能自由地将其数据从一个技术提供商转移到另一个。”
  农业科技公司通常说他们的目的不仅仅是赚钱,而更多的是帮助农场主提高自己的利润。在气候变化对农业产生负面影响和世界范围内日益壮大的中产阶级对食物有着更多需求的情况下,他们也正在努力尝试帮助养活持续增长的世界人口。2009年,曾有专家在联合国做出预测,到2050年的时候,世界粮食产量可能需要翻一倍才足以养活全球人口。要实现这一目标,在数字农业的支持者们看来,只有通过数字驱动的农业效率升级才有可能实现。



  “基本上,我们现今的农作物产量已经跟不上2050年需要达到产量翻番的目标,”总部位于加州的OnFarm 公司的首席执行官Lance Donny表示。与气候公司一样,OnFarm 公司的目标是处理和综合分析来自多方面的农业数据。Lance Donny说,公司服务于几百个农场和处理他们传入的数据。在以往的农业传统中,种植者们仅仅根据日历上的时间信息来灌溉,浇水量和浇水时间差不多都已经固定,或者完全依赖于他们自己的观察,“我开车出去看看,农作物看起来需要一些水,所以我就添加水。”但是Lance Donny说OnFarm的技术现在可以把农场主们的数据统一起来,让他们可以很容易理解和信任,然后向他们提供可以充分依赖的预测和指导。“我们不仅能告诉你将会发生什么,我们还可以帮你做出更好的抉择——从而让你做出的决定达到利益最大化,这确实是将机器学习成功落地了,帮助种植者们做出这周和下周的各种决定。”



  “最终,农场主们将较少地依赖直觉判断,而是更多的依赖于数字信息驱动的预测,”总部设在以色列特拉维夫市的数字农业公司Prospera的共同创始人兼首席执行官Daniel Koppel表示。“我认为种植者们最终将成为数据科学家,”他说。“在具体操作方面,在很远的未来,执行工作将有机器人来完成,或者很多工作的完成将变得自动化。”



  可与此同时, Prospera 公司使用的数据传感器工具和机器学习技术(例如用神经网络来检测不当浇灌和农作物疾病)却可能将生产出来的农作物置于不利的境地。尽管可能会使抱有纯粹主义想法的美食家们退缩,可他仍不加掩饰地表示:“我们正尝试把农业的生产过程当成其他制造工厂那样”。Koppel同时表示,数字技术将意味着更新鲜的食物和对环境更友好的农业发展方式。“数据科学家们将能通过分析数据找到更有效地使用杀虫剂和水的方式,以减少水份的流失和灭虫农药的使用,” Lance Donny预测,“同样对于肥料来说,这意味着更少的氮将残留在土壤和地下水中”。
  尽管如此,一些环保主义者对此仍然充满怀疑,并且警告说,技术和工具被研究和设计出来的主要目的是用来提高农作物产量的,而农场由此产生的利润并不会自动抵消大规模、工业化农业给环境带来的危害。农业和自然资源环境工作小组的高级副总裁Craig Cox 表示,“在大多数情况下,他们的工具和技术将减少农药的使用,以及降低农药渗入饮用水之类的风险,但这些并不是他们设计这套工具和技术时的最初目的。他们旨在帮助农场主采用最具经济效益的方式使用农药,而有时最具经济效益的使用农药意味着使用更多的农药。”



  Donny说:“更好的数据并不仅仅意味着玉米或是大豆等日常农产品收获更高的产量,也意味着能够优化从酿酒葡萄到杏仁在内的特殊作物的生产质量。在某些情况下,农场主们已经能够从生产传统农产品如玉米,转而选择到更多样化的蔬菜种植。”据Cox表示,“这也可以带来环境收益,尤其是如果采用多样化种植,将意味着减少了传统作物在生长季节以外的休耕,而休耕意味着让化学物质白白渗入到周围环境的水中,他同时强调这类细节将会带来巨大的差异。



  当然,对农场主来说,这意味着更多的收入,而对以食为天的民众而言,则意味着有了更多的食物可以选择。“农作物产量能够满足消费需求很重要,而发展农作物的多样性也同样重要。” Donny说。“餐馆就是如此运作的,而消费者们推动着对于农作物的需求。”

  
  来源:36氪

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