人工智能的农业技术创新
image 农业AI 09/14

一、人工智能与农业

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是能够和人一样进行感知、认知、决策、执行的人工程序或系统。人工智能已成为自动化、电气化和信息化之后新一轮工业革命的基石。尼尔逊教授将人工智能定义为:人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容,即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机完成以往需要人的智力才能胜任的工作,即研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能的农业技术创新

根据联合国发布的世界人口趋势报告,到2045年地球上的人口将达到90 亿。人口增长对农业生产提出更高的需求,没有额外的土地用于生产,就要在现有条件下增加更多的粮食供应。同时,还要面临着因农药和化肥等过度使用所造成的环境污染,以及食品安全问题等。利用人工智能可解决上述问题,如农产品采摘机器人、农作物病虫害智能识别系统、农业生产数据分析和产量预测系统、畜禽物联网智能穿戴产品等,达到优质、高产、高效、集约、环保和安全的目标。

二、种植业的人工智能

精细农业要求实时收集和处理数据,帮助农民在种植、施肥、收获作物时做出最佳决策。用人工智能AI来收集分析农业数据,依托农业物联网监测控制体系,使用卫星图像和无人机拍摄实时照片,图像可以展示作物成熟度,并与天气模型结合,提前进行产量预测。同时结合大中小各类农业机械和机器人作业节约时间、解放人力,实现土壤快速分析、自动耕作、自动施肥给药、自动灌溉、自动收获、自动采后处理(搬运、监测、分类等)和自动储藏。

人工智能的农业技术创新

卡耐基梅隆大学机器人学院的研究人员提出“FarmView”计划,努力将AI、机器人和传感器相结合,建立一个移动作业机器人队伍,以改善农作物的生产和管理。

以色列的人工智能AI创业公司Prospera的主要业务是用计算机视觉和人工智能来帮助农民分析收集来的农业数据。Prospera的设备安装在温室和田间,目前已经包括:太阳能电池板、摄像机还有温度、湿度和光线传感器。近距离摄像机和云服务用来收集分析农民需要的信息,Prospera利用机器学习来记录实时数据,通过早期的分析可以帮助农民预测产量,并通过其他方式弥补预期损失。Prospera的设备可以看到植物生长情况。该公司表示,农民通过这项系统,可以比卫星和无人机的图像,更准确地了解作物的生长情况。Prospera的技术在西班牙和墨西哥已经被很多农场使用,该公司的客户包括沃尔玛、乐购等零售企业。

通过对卫星拍摄图片、航拍图片以及农业物联网感知数据进行智能识别和大数据分析,人工智能能够获得精确的天气预报和气候灾害预警。使用人工智能和深度学习技术,来分析上述数据,寻找其跟农作物生长之间的关系,就能进行农作物产量的精准预测。

人工智能的农业技术创新

三、畜牧业的人工智能

积极推进基于物联网技术布控的智能养殖场建设工程,通过大量传感器和摄像监控设备的安装,对养殖场的生长环境(如温度、湿度和光照等)和畜禽个体生命特征进行实时动态的智能化监控,并汇集成畜牧业大数据,由计算机控制系统进行智能化分析决策、发布命令,实现精准饲喂、疾病防治预警,达到科学养殖,减少饲料的使用、兽药的滥用,节约养殖成本,降低疫情疫病风险,同时辅助以养殖作业机器人代替人工作业,加强畜禽圈舍的清理,改善长期脏乱差的养殖环境,提高畜牧业的生产效率,增加养殖收入。强化畜禽产品的质量安全,构建畜禽产品全生命周期的安全监管监测系统,明确规定监督实施畜禽电子身份证制度,从畜禽养殖源头起必须配置耳标,利用射频识别(RFID)、二维码等技术记录畜禽养殖流通全过程,如饲喂情况、疫病防疫情况、宰杀情况、质量认证情况、冷链运输情况、养殖场信息、加工厂信息等,建立畜禽身份信息、养殖信息、肉质加工信息、流通信息的电子档案,确保畜禽产品质量的可追可溯,杜绝重大动物疫情疫病事件的发生。

加拿大的Cainthus机器视觉公司正在研究畜牧业的人工智能,通过农场的摄像装置获得牛脸以及身体状况的照片,通过深度学习对牛的情绪和健康状况进行分析,帮助养殖大户判断牛的身体状况。

人工智能的农业技术创新

荷兰的Connecterra是一家动物智能穿戴技术公司,这家公司通过戴在奶牛脖子上的智能传感器,结合牧场上的固定探测器共同收集数据。这些数据上传到云服务器上,用自己开发的算法通过机器让这些海量的原始数据变成直观的图表和信息发送到客户那里。这些信息包括奶牛的健康分析、发情期探测和预测、喂养状况、位置服务等。这样不但提高了农场的工作效率,更有利于农机农场的透明化管理,农场工人和客户都能实时知道奶牛的喂养信息和健康状况等。

四、农业人工智能的机遇和挑战

传统农业中的很多工作正在被数字化技术代替,机器学习在未来的精细农业中会是一项重要的能力。现在大量使用的农业机械和物联网设备,能够为农业管理提供海量的实时数据,那么如何把这些海量数据及时地变成有价值的信息,就是人工智能要做的事情。这些数据被实时传送到云服务器上,不同类型的农业服务公司会根据不同的农业状况设置自己的算法,然后把这些数据变成对农户有意义的信息。人工智能还可以通过算法给出各种最优化的方案,比如根据土壤环境状况,结合市场行情预测,从而给出今年该地适合种玉米还是大豆的判断。

人工智能的农业技术创新

人工智能在农业领域的应用才刚刚开始,面临的挑战比其他任何行业都要大,地理位置、周围环境、气候水土、病虫害、生物多样性、复杂的微生物环境因素都在影响着农作生产。当外界环境变换后,如何挑战算法和模型是这些人工智能公司面临的挑战,这需要来自行业间以及农学家之间更多的协作。

简介:
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