Các Thuật Toán Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Trồng Cây, Trồng Cây và Hoạt Động Bản Đồ Cây Trên Toàn Cầu

Một công ty khởi nghiệp công nghệ nông nghiệp SeeTree đã nhận được 3 triệu đô la tiền vốn từ Orbia Ventures, giúp công ty thực hiện sứ mệnh số hóa cây trồng. Công ty này đại diện cho xu hướng ngày càng tăng của việc sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ sự phát triển của cây trên toàn cầu.

Một số phần lớn nhất và thành công nhất của nông nghiệp lâu năm là cây trồng. Ví dụ, cây pecan có thể cho thu hoạch trong gần 150 năm, trong khi một vườn táo có thể cho thu hoạch trong khoảng 50 năm. Tuy nhiên, những thu hoạch này bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi của lượng mưa, xói mòn đất, nhiệt độ và môi trường chung. Khi cây bị áp lực lớn, chúng sẽ chết.

Để đảm bảo sức khỏe của cây trồng, nông dân cần theo dõi sức khỏe của từng cây và dự đoán cách chúng sẽ phản ứng với sự thay đổi của môi trường. Theo dõi sức khỏe cây trồng thông qua việc khảo sát đơn giản có thể rất khó, vì nông dân phải tính đến nhiều biến số như bệnh tật và thay đổi khí hậu, những tác động của chúng thường kéo dài và khó lượng hóa. Để đáp ứng những thách thức này, nông dân đang chuyển sang các giải pháp công nghệ cho phép họ phân tích sức khỏe của cây trồng và tối ưu hóa sản xuất, cho phép các giải pháp ít tốn công và tiết kiệm chi phí hơn.

Theo báo cáo của Forbes, SeeTree sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo được hỗ trợ bởi máy bay không người lái, cảm biến mặt đất, nhà khoa học dữ liệu và nhà nông học để tạo ra một hồ sơ hoàn chỉnh hơn về sức khỏe của cây. Công ty hiện cung cấp dịch vụ số hóa và theo dõi cho nông dân trồng cây cam quýt, hạt dẻ, hạt điều, bơ và ô liu. Công ty đang nhắm đến việc mở rộng dịch vụ của mình cho nông dân trồng cây pistachio, cọ và bạch đàn.

Como giải thích bởi người đồng sáng lập của SeeTree, Israel Talpaz, dữ liệu được thu thập và xử lý bởi các công cụ khoa học dữ liệu và mô hình trí tuệ nhân tạo của họ đã dẫn đến sự giảm đáng kể số lượng cây trồng không đạt hiệu suất, giảm từ 50 đến 85%. Khả năng xác định cây nào đang bị áp lực và cần hỗ trợ, như tưới tiêu, sẽ trở nên quan trọng hơn trong những năm tới do tác động của thay đổi khí hậu. Như Talpaz đã giải thích qua Forbes:

“Thay đổi khí hậu đang gây ra tác động tiêu cực cho cây trên nhiều khía cạnh; thời tiết nóng và cực đoan đòi hỏi các giao thức tưới tiêu và cơ sở hạ tầng khác nhau, cũng như mức độ thích nghi cao hơn cho từng vườn và trang trại. Ngoài ra, chúng tôi thấy những khu vực trước đây không được tưới tiêu đang gặp phải mức độ căng thẳng cao hơn khi cây không thể đối phó mà không có sự hỗ trợ của tưới tiêu cụ thể.”

Các thuật toán trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi SeeTree chỉ là một ví dụ về cách trí tuệ nhân tạo được sử dụng để quản lý việc trồng và bảo trì cây trên toàn thế giới. Cả NASA và Google (GOOGL ) gần đây đã phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm lượng hóa diện tích che phủ của tán cây trên toàn cầu dựa trên hình ảnh từ trên không.

Google đã ra mắt một sáng kiến gọi là Tree Canopy Lab. Nền tảng này được thiết kế để sử dụng bởi các nhà quy hoạch đô thị, giúp họ xác định các khu vực của thành phố cần nhiều che phủ cây hơn. Nhiều thành phố không có đủ ngân sách để đánh giá chính xác nơi cây được cần thiết, nhưng Tree Canopy Lab nhằm cho phép các nhà quy hoạch đô thị sử dụng các biến số như mật độ dân số, che phủ cây hiện có và khả năng chịu nhiệt độ cực đoan để đưa ra quyết định tốt hơn về nơi trồng cây.

Tree Canopy Lab sử dụng các kỹ thuật tầm nhìn máy tính và các thuật toán trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên hình ảnh từ trên không của cây để tạo ra các bản đồ hiển thị mật độ che phủ cây. Phòng thí nghiệm cho phép người dùng xác định các khu vực thành phố cần trồng nhiều cây và xác định các vỉa hè dễ bị tổn thương bởi nhiệt độ cao do thiếu bóng râm. Tree Canopy Lab hiện có sẵn để sử dụng tại Los Angeles, và theo Google, công cụ này đã tìm thấy rằng hơn một nửa cư dân của Los Angeles sống trong các khu vực có ít hơn 10% che phủ cây, và khoảng 44% cư dân sống trong các khu vực có nguy cơ nhiệt độ cao. Google dự định sẽ mang công cụ này đến hàng trăm thành phố hơn trong năm tới.

NASA hiện đang sử dụng hình ảnh từ trên không độ phân giải cao và trí tuệ nhân tạo để tạo ra các bản đồ chính xác của cây trên Trái Đất, tiên phong một phương pháp mới của việc lập bản đồ cây đã thành công trong việc lập danh mục hàng triệu cây trước đây chưa được lập bản đồ trong các sinh cảnh khô và bán khô trên toàn cầu.

Những nhà nghiên cứu từ Trung tâm Bay không gian Goddard của NASA ở Maryland đã sử dụng các thuật toán học máy và hình ảnh từ trên không độ phân giải cao để tạo ra các thuật toán có khả năng lập bản đồ đường kính của tán cây. Thuật toán này đã được sử dụng để lập bản đồ hơn 1,8 tỷ cây trên diện tích 1.300.000 kilômét vuông / 500.000 dặm vuông. Các thuật toán được sử dụng bởi nhóm nghiên cứu đã tận dụng các mạng nơ-ron tích chập chạy trên Blue Waters tại Đại học Illinois, một trong những siêu máy tính mạnh nhất trong nước.

Theo Martin Brandt, tác giả chính của nghiên cứu và giáo sư trợ lý tại Đại học Copenhagen, quá trình gắn nhãn dữ liệu đào tạo đã mất hơn một năm. Mặc dù nỗ lực cần thiết để gắn nhãn dữ liệu đào tạo, nó vẫn là một quá trình nhanh hơn so với việc sử dụng các phương pháp lập bản đồ truyền thống. Sau khi dữ liệu được gắn nhãn, nghiên cứu chỉ mất vài tuần để hoàn thành, so với nhiều năm có thể mất để lập bản đồ cây bằng các phương pháp phân tích truyền thống.

Các nhà nghiên cứu sinh thái, các nhà bảo tồn và các nhà hoạch định chính sách cần có số lượng cây chính xác trong các khu vực quan tâm. Dữ liệu được cung cấp bởi mô hình của NASA sẽ hữu ích trong việc xác định cách thay đổi khí hậu ảnh hưởng đến cây và khu vực rừng trong nhiều năm. Ngoài ra, việc xác định cách mật độ và kích thước của cây thay đổi theo sự thay đổi của lượng mưa trung bình sẽ cung cấp dữ liệu quan trọng trên mặt đất cho các nỗ lực bảo tồn.