【原】人工智能在农业掀起的绿色革命从摘苹果开始

从事人工智能和机器学习的研究人员都希望能够塑造一场新的绿色革命：越早开始研究绿色革命，越早从中获得更大的价值。

人工智能的大热能拯救我们的食品系统吗？从精准耕作到个性化营养，在农业方面，人工智能在食品生产和食品消费方面有许多潜在的技术应用。但是，从技术性能、用户接受度以及该技术的实际应用仍然具有挑战性。

作者／Chiara Cecchini

来源／Foodtank

编译／钱馨瑶 

根据斯坦福大学对人工智能的百年研究，人造神经网络现在可以通过大量数据集和大规模计算（深度学习）进行训练，推动数据驱动型的解决方案发展从而改善决策。人工神经网络是受生物脑神经网络启发的计算系统。人类的选择基于有限的知识，通常使风险性增加而效率降低。而人工智能的应用提供了机器模仿人类对复杂任务的认知能力的机会，通过这些人造神经元网络可以降低风险并产生积极效果。

农业、健康以及营养早已占据了政治和社会两个层面的不同领域。现在，人们普遍认识到，全球最重要的任务之一就是能给不断增长的世界人口提供足够数量和质量的食物。为了做到这一点，根据世界经济论坛的说法就是迫切需要促进“农业的智慧增长”。

农场传感器在现场和运输过程中产生的丰富数是前所未有的。因此，应用于农业的人工智能可以潜在地优化和提高产量、改善农业规划、优化资源，并大大地防止浪费。据估计，到2020年，将有超过7500万台农用连接设备投入使用，到2050年每个农场预计每天平均产生410万个数据点。

Abundant Robotics

康奈尔大学的一组研究人员最近发表了一项研究，解释他们如何建立和训练一个神经网络，并能够以98％的准确率鉴别木薯叶片上的褐斑病。CAMP3和无线传感器网络管理用于收集田间图像，并在早期自动发现病虫害。

CAMP3是机器学习（ML）和人工智能（AI）开发的精密农业推进的核心算法。CAMP3的核心是为汽车、医疗和金融等其他行业通过AI和ML为未来铺平道路。

为了进行精确的除草和采摘，Abundant Robotics公司最近筹集了1000万美元用于建造一个能够摘苹果的机器人。另一个Vision Robotics是圣地亚哥公司的收割机器人，他们的机器人在果园通过滚动方式采摘桔子。这些类型的解决方案有可能为农民们节省数百万美元的劳动力成本和解决每年13亿吨粮食中将近7500亿美元粮食损坏造成的损失。

 Vision Robotics

人工智能还有影响土壤健康的潜力。每一块土壤的大汤匙中都含有数以百万计的微生物，为植物形成一个生态系统，Trace Genomics等公司从土壤中提取DNA，分析其微生物群落，并根据AI的建议最大限度地提高土壤健康和作物产量。

全球粮食安全是人类面临的最紧迫的问题之一，农业生产对实现这一目标至关重要。植物与动物疾病、环境退化和气候变化都是影响全球人口的紧迫问题。现在那些从事人工智能和机器学习的研究人员都希望能够塑造一场新的绿色革命：越早开始研究绿色革命，越早从中获得更大的价值。

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