在美国中西部的农田与研究温室中,孟山都(Monsanto)与巴斯夫(BASF)正教导机器如何务农。
华尔街日报报导,这些农业公司正扩大在人工智能(AI)领域的初期投资。由电脑协助挑选的玉米作物今年在美国境内栽种,而算法则筛检北美天气资料,据此预测农作物病虫害威胁。
德国化工巨擘巴斯夫正研究自动影像辨识技术,类似脸书与苹果照片软件的脸部辨识功能。巴斯夫生物科学数位化部门主管特斯维表示,这个构想是根据农民拍摄的农作物照片,分析照片中叶子上的可疑斑点,判别是否即将罹患小麦叶斑枯病等病虫害。
有些农民对AI技术持怀疑态度,但也有农民承认AI技术评估农作物生长、确认病虫害的能力与他们相当,甚至更好。
种植油菜、黄豆与小麦的加拿大曼尼托巴省农民约夫姆就见证过巴斯夫电脑程式“Maglis”令人惊异的学习曲线。约夫姆去年春天把油菜播种和他田地的座标资料输入Maglis,结果该程式“十分精准”推测出首批幼苗何时将冒出芽,而且到了收割期Maglis更聪明地预测出作物何时可收割,以及这块田地能有多少产量。
这些农业巨擘每年都会花数十亿美元以上研究新的种子与农药,但拒绝透露投入开发AI的具体数字。
全球最大种子公司孟山都在进行农作物配种时早已采取电脑建议,目的是制造出最高产量和最稳定的品种。
八年前,孟山都的数据科学家利用15年来关于玉米品种的资讯建立自我学习算法,有助研究人员更精准预测农作物的数千种类配种在田地上的第一年表现。
主管孟山都作物培育部门的葛拉罕表示,这套系统让公司能评估的玉米品种比以往多五倍,并节省一年的研究时间。孟山都去年已向美国农民销售由这种算法配种的玉米种子。
然而,机器学习尚无法完全掌握田里的所有变量,这项技术的缺点在一年后浮现。当时戈斯枯萎病(Goss wilt)对美国玉米带东部的影响范围比之前广,让孟山都玉米育种模式遭受打击。巴斯夫的Maglis机器学习功能仍需人力监督,并由作物专家对其分析进行审查。
不同农田的天气、土壤和病虫害状况也对AI软件形成重大挑战。而且,许多重要的数据点,例如农作物产量或干旱期产生的影响,每年只出现一次。
农业大厂也寻求把AI技术和其他农业进展结合。农机设备制造商Deere公司9月同意以3.05亿美元收购新创的Blue River科技公司,该公司开发能分析作物、并一株株进行施肥与喷洒杀虫剂、跟在拖曳机之后的机器。
丹麦的诺维信公司(Novozymes)则开发能协助作物加速成长并抵御害虫的微生物产品,主要利用机器学习辨识微生物的DNA序列。
来源:世新网
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