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乐山农业要插上人工智能翅膀

作者:何书 2018年03月21日 国内新闻

  美国顶尖机器人专家牵手乐山科研机构

  &ldquo今后,农民可经过田里的机器人设备,停止土壤检测、防虫除害等。&rdquo3月6日,乐山市首届国际人工智能(农业科技)研讨会上,美国通用人工智能协会主席、汉森机器人公司首席迷信家Ben Goertzel抛出了以后人工智能在农业范畴的新研讨实例。与会者纷繁慨叹,传统农业中的&ldquo地利+天时&rdquo今后无望被智能农业取代。

  Ben Goertzel还是全球首位拥有公民身份的机器人&mdash&mdash索菲亚的研发者之一。此次来乐山,是Ben Goertzel作为乐山西美农业技术产业研讨院首席迷信家的初次亮相。他将和西美农业就农作物病虫害智能图片辨认工程等项目展开协作,为乐山农业插上人工智能的&ldquo翅膀&rdquo。

□本报记者吴晓彤

  &ldquo超级大脑&rdquo当&ldquo医生&rdquo助农民种出优质农作物

  研讨会上,Ben Goertzel以一个例子扫尾&mdash&mdash

  美国宾夕法尼亚州立大学和瑞士联邦理工学院(EPFL)的研讨人员将关于农作物叶子的5万多张照片导入计算机,经过深度学习算法开发了一款手机软件。农民在符合规范光线条件及背景下拍摄农作物的照片,并将其上传,软件就能辨认作物所患虫害。该款软件可检测出14种农作物的26种疾病,辨认精确率达99.35%,被人抽象地称为&ldquo超级大脑&rdquo。

  &ldquo但假如拍摄的图片不契合规范,辨认率就会大大下降。&rdquoBen Goertzel话锋一转,指出该项技术使用的限制性,要想让&ldquo超级大脑&rdquo成为&ldquo医生&rdquo,真正看病问诊,还要增强人工智能的通用化才能,&ldquo它应该具有这样一种才能,即使换一个中央、角度、光源,也能辨认农作物所患的疾病。&rdquo

  让&ldquo超级大脑&rdquo辨认、预防农作物病虫害,只是第一步。

  在Ben Goertzel看来,更重要的是应用该技术将田间地头的海量数据及时变成更有价值的信息,帮农民择优选取农作物,进步产出和效率,增加农药和化肥的运用。

  &ldquo将来&lsquo超级大脑&rsquo还无望对植物样本停止基因检测,并比照找出最好的种类。这样,育种站就能鼓舞农民种植更优质的种类,从源头增加疾病的发作。一些基因研讨院所也能借此对农作物基因停止改进,以加强其抗病性。&rdquoBen Goertzel还希望,借助农作物病虫害智能图片辨认工程在乐山的施行,获取足够的经历,并将此推行至世界其他中央,惠及更多的农民。

  打通&ldquo数据孤岛&rdquo补齐数据平安短板

  农作物病虫害智能图片辨认工程的施行也有难点。

  &ldquo理想中,农民所面临的农作物病虫害要比论文研讨复杂得多。&rdquo参与此次研讨会前,Ben Goertzel在乐山调查了草莓大棚、茶场、农资店等6个点位,实地理解外地种植业的状况。

  他以为,目前该工程最大的难点不在于技术而在于资源,依据人工智能在其他范畴的使用来看,20%靠技术,80%靠数据。&ldquo必需采集海量的、来自农民的一手数据,赋予&lsquo超级大脑&rsquo海量的数据,让其停止深度学习。&rdquo

  对此,与会农业专家表示赞同。&ldquo农业触及的不可知要素很多,包括天文地位、土壤环境、气候、病虫害等方面。假如要企业去搜集这些数据需求消耗少量的精神,能否将政府部门对病虫害的监测数据共享给企业,这样,项目的施行速度会更快。&rdquo乐山西美农业技术产业研讨院副总经理成洪山建议。

  &ldquo政府部门的数据能否对外地下还触及脱敏等成绩。&rdquo省科协委员张权解释,数据平安性得不到保证、数据存在被操纵的能够等,都让政府、企业构成各自的&ldquo数据孤岛&rdquo,无法发扬数据产业的真正价值。他建议,假如暂时不能打通政府的农业数据,企业可经过市场的方式,鼓舞农民自发参与到数据的采集任务中。

  Ben Goertzel也提出理解决意见:在区块链的作用下,对区块链数据的查询、存储、获取以及写入,每个进程都是一个轨迹,且不可消弭。&ldquo将区块链和大数据相结合,也可补齐数据平安短板,加强数据提供方和运用者的信任度。&rdquo