人工智能在农业：计算机视觉、机器人和猪的秤

人工智能正在迅速地征服农业和食品行业。

作物分析中的计算机视觉

为了养活数十亿人，需要大量的土地。如今，手工耕种已经不可能了。同时，植物疾病和昆虫侵害经常导致作物歉收。随着农业业务的现代化规模，这些侵害变得难以及时识别和消除。

这引入了计算机视觉算法可以帮助的另一个领域。种植者使用计算机视觉来识别作物疾病，无论是从叶子和植物的特写图像，还是从航空摄影中识别植物疾病或害虫的早期迹象。这些项目通常基于流行的计算机视觉方法：卷积神经网络。

请注意，我在这里谈论计算机视觉时使用了很广泛的定义。在许多情况下，图像并不是最佳的数据来源。许多重要的植物生活方面可以通过其他方式更好地研究。例如，植物健康可以通过使用特殊传感器收集高光谱图像或进行3D激光扫描来更好地理解。这种数据类型通常具有高分辨率，更加接近医学成像而不是照片。一个用于田间监测的系统称为AgMRI。为了处理这些数据，需要特殊的模型，但它们的空间结构允许使用现代计算机视觉技术，特别是卷积神经网络。

数百万美元正在被投资于植物表型和成像研究。这里的主要任务是收集大量的作物数据（通常以照片或三维图像的形式）并将表型数据与植物基因型进行比较。结果和数据可以用于改善世界各地的农业技术。

农业中的机器人

像Prospero这样的自主农业机器人可以挖一个洞并将种子种在里面，按照预定的模式，并考虑到景观的特定特征。机器人还可以照顾生长过程，与每株植物个别工作。当时机成熟时，机器人会收获，每株植物都得到精确的处理。Prospero基于集群农业的概念。想象一支小型Prospero机器人军队穿过田野，留下整齐的植物行。有趣的是，Prospero实际上是在2011年出现的，比现代深度学习革命更早。今天，机器人正在迅速地在农业中传播，使得更多的例行任务可以自动化：

• 自动化无人机可以喷洒作物。小型、灵活的无人机可以比传统飞机更准确地投放危险化学品。另外，喷洒无人机可以用于航空摄影，以获取计算机视觉算法的数据，如本文开头所述。
• 越来越多的专用机器人被开发和用于收获。联合收割机已经存在很长时间了。然而，直到现在，借助现代计算机视觉和机器人技术，才有可能开发出例如采摘草莓的机器人。
• 像Hortibot这样的机器人可以识别和杀死单个杂草，通过机械方式将其移除。这是现代机器人和计算机视觉的又一大成功，因为以前很难区分杂草和有用的植物，并使用操纵器处理小植物。

虽然许多农业机器人仍然是原型或在小规模上进行测试，但已经很明显，机器学习、人工智能和机器人可以在农业中很好地协同工作。可以安全地预测，越来越多的农业工作将在不久的将来被自动化。

照顾农场动物

还有很多其他方法正在被积极开发，以在农业中使用人工智能。例如，Neuromation的试点项目将计算机视觉带到了一个尚未受到深度学习社区关注的行业：动物饲养。

当然，已经有尝试使用机器学习来跟踪牲畜数据。例如，巴基斯坦初创公司Cowlar推出了一个可以远程监测牛的活动和温度的项圈，口号是“适用于牛的FitBit”。法国科学家正在为牛开发面部识别技术。

还有一些尝试在以前被忽视的、价值数百亿美元的行业中使用计算机视觉——猪养殖。在现代农场中，猪被放在相对较小的群体中，选择最相似的动物。猪生产的主要成本是食物，优化肥育过程是现代猪生产的核心任务。

农民们可能能够解决这个问题，如果他们有关于每头猪增重的详细信息。根据该网站的说法，动物通常在其一生中只被称重两次：在肥育开始和结束时。如果专家们知道每头小猪的肥育情况，他们就可以为每头猪制定个性化的肥育计划，甚至可以制定个性化的饲料添加剂，这将大大提高产量。把动物赶到秤上并不困难，但这对动物来说是一个巨大的压力，猪会因为压力而减轻体重。新的AI项目计划开发一种新的、非侵入性的动物称重方法。Neuromation将建立一个计算机视觉模型，从照片和视频数据中估计猪的体重。这些估计将被输入到已经存在的、经典的分析机器学习模型中，以改善肥育过程。

农业在人工智能的前沿

农业和畜牧业通常被认为是老式的行业。然而，如今农业正日益出现在人工智能的前沿。

主要原因是，农业中的许多任务同时：

• 足够复杂，无法在没有现代人工智能和深度学习的帮助下实现自动化。种植的植物和猪，尽管相似，但并没有来自同一生产线，每一株番茄植物和每头猪都需要个性化的方法，因此，直到最近，人类的干预是绝对必要的。
• 足够简单，以至于我们可以使用今天的人工智能来解决它们，同时考虑到植物和动物之间的个体差异，并自动化与它们合作的技术。开着拖拉机在空旷的田野中行驶比在交通中驾驶汽车更容易，称重一头猪比学习通过图灵测试更容易。

农业仍然是地球上最大的、最重要的行业之一，即使效率提高一点，也会因为该行业的庞大规模而带来巨大的收益。开着拖拉机在田野中行驶比在交通中驾驶汽车更容易，称重一头猪比学习通过图灵测试更容易。农业仍然是地球上最大的、最重要的行业之一，即使效率提高一点，也会因为该行业的庞大规模而带来巨大的收益。