AI变身农业“大夫”问诊作物病虫害

By | 2020年7月26日
   正在美国以及墨西哥的几座农场里,温室中有10 台摄像机正延续拍摄西红柿的成长状况,并提交给相干软件进行剖析,辨认出可能存正在的成绩,比方虫害或病菌侵染……AI辨认技巧的使用,正从人脸辨认、植物辨认进一步扩大到农作物病虫害检测等畛域。AI辨认技巧是若何检测病虫害的,其精确率若何?有哪些使用难点?正在农业畛域,AI还会有哪些使用?
 
  进军农业“蓝海” 图象辨认日益成熟
 
  与AI正在其余畛域使用相比,正在农业畛域的使用能够说仍是一片“蓝海”,不外,这类情况在发作变动。近日举办的AI Challenger 2018发动了世界上首个农作物病害检测竞赛,竞赛提供应参赛选手近5万张标注图片,笼罩10莳植物的27种病害,今朝曾经吸引了来自世界各地的29个国度的近1200支团队参赛。
 
  据中国统计年鉴,2016年,我国农业消费总值达5.93万亿元,占GDP的8%,但由农业病害等灾祸酿成的间接丧失达0.503万亿元,占农业消费总值的8.48%。
 
  新客科技开创人刘新农说,正在农业消费中,农药应用也正在急剧添加,农药残留不只会诱发社会成绩,还会加剧对环境的净化。因而,对农作物进行精确的病害辨认并保举合适的防治措施,发明出能为动物看病的“大夫”,能够援救农作物的生命,缩小农药应用量,保障农作物的产量。
 
  刘新农说,AI与农业病虫害做连系,起首是要建设病虫害的数据集,其次需求机械学习以及图象辨认零碎技巧的合营,而且要确保农夫应用智能手机的普及率,这样才能够使技巧疾速无效地转达。
 
  AI监测病虫害次要指行使机械学习、较量争论机视觉等技巧,采纳特定的较量争论机算法以及模子,对农业病虫害发作的光谱或图象旌旗灯号进行发掘,取得无效的数据特色,完成对病虫害状况的及时辨认以及鉴定的进程。
 
  农作物病害检测竞赛的发动方、翻新工厂人工智能工程院执行院长王咏刚以为,今朝AI正在图象辨认畛域已十分成熟,并有了相应的数据,将其使用到农业病虫害检测中难度没有年夜。“假如可以行使参赛选手的算法,开收回一个能实际运用的产物,关于农业倒退来讲,是一个十分有代价的事件。”
 
  不成知要素多 “切脉”农作物并不是易事
 
  以往,病虫害的检测需求人工巡视,并且一旦发现不迭时,就容易招致农作物年夜片殒命。经过AI图象辨认技巧的引入,能够不绝摄影以及比对,提供没有间断的监测以及预告,节流了年夜量人力老本。美国以及墨西哥农场AI实际使用后果显示,农产物每一周的收成进步了2%—4%。
 
  不外,行使AI检测病虫害发作并不是如斯容易。有农业专家正在承受科技日报记者专访时示意,使用难点次要表现正在农业畛域触及不成知要素太多,如天文地位、气象水土、病虫害、生物多样性乃至微生物环境等都影响着农作物消费。因而,正在使用推行进程中,此中某个要素的扭转极可能就将正在特定环境中曾经测试胜利的算法变为有效算法,进而影响检测效率。
 
  “这也是以后AI检测技巧只能使用于场景、益虫品种和相应检测办法都绝对特定化环境的缘由。”该专家示意,AI检测技巧还对荫蔽性较强的农业益虫或病害的监测才能无限。农业益虫自身就存正在着种间类似、种内变动、姿势变动、作物遮挡等成绩,从特色剖析角度来说,会造成待辨认样本的同一品种内差别年夜、相近品种间差别小、特色信息缺失重大等状况,有形中年夜年夜添加了益虫指标区别的难度。尤为关于一些个别小、生境荫蔽的益虫而言,比方烟粉虱成虫体长没有到2毫米,且流动才能强,行使AI对其进行检测,难度十分年夜。
 
  别的,用于辅佐农药的喷施进程中,从猎取图象、解决剖析、喷施功课决议计划到执行喷施功课,通常容许解决的工夫十分长久,这也对相干算法的工夫复杂度提出了很高要求。
 
  美国宾夕法尼自由亚州立年夜学以及瑞士联邦理工学院的钻研职员建设了一个零碎模子,并将其衔接到一个较量争论机集群来构成一个神经网络。随后建设了一个领有53000多张衰弱及患病农作物照片的数据库,此中包罗14种作物以及26种病害。钻研职员行使深度学习的办法来“训练”模子寻觅出一切视觉数据。终极,这个零碎可以从照片中辨认出作物以及病害,精确率高达99.35%。不外,美国通用人工智能协会主席、汉森机械人公司首席迷信家本·戈策尔示意,假如拍摄的图片没有合乎规范,辨认精确率会从99.35%降到30%,乃至更低。因而,要想让AI成为农业方面的“大夫”,还要增强用AI的才能,让其模拟人类年夜脑,多维度察看学习作物病害特性从而进行判别。
 
  无望经过AI改良以后农业技巧
 
  AI技巧自身另有种种没有欠缺的地方,并且农业触及不成知要素太多,农业病虫害的品种多样、危害多元化等,因而,以后AI正在农业中的使用还遭到肯定的限度。但毫无疑难的是,AI技巧正在农业畛域具备宽泛的使用前景。并且跟着AI技巧的一直倒退以及欠缺,未来能够经过AI改良、乃至齐全扭转以后的农业技巧,打造“智慧农业”等。
 
  “天下有5亿农夫,可以为他们处理农作物病虫害的专家可能有余5万,均匀1万个农夫才对应1个专家,并且一个专家通常只钻研一到两种农作物,未必能晓得一切农作物的病害成绩。”神农识开创人郭强说,AI农作物病害检测为处理庄家需要与业余信息不合错误称的成绩提供理解决之道。
 
  AI农作物病害检测仅是AI正在农业使用的很小一个方面,它的使用畛域长短常宽泛的。比方农业专家零碎,也能够叫农业智能零碎,是一个具备年夜量农业业余常识与经历的较量争论机零碎。使用AI技巧可根据一个或多个农业专家提供的非凡畛域常识、经历进行推理以及判别,模仿农业专家就某一复杂农业成绩进行决议计划。
 
  又如农产物无损检测,即正在没有损坏检测工具的条件下,行使被测物内部特色以及外部构造所惹起的物化反响变动,来探测其性子以及数目变动,次要用于生果、蔬菜、畜禽、水产物类、经济作物以及谷物子粒等的检测与分级。跟着无损检测技巧的倒退,AI技巧将正在农产物无损检测中施展愈来愈首要的作用。智能农田气象预测零碎,即经过对卫星拍摄图片、航拍图片和农田间其余设施拍摄的照片进行智能辨认以及剖析,AI可以准确的预告天色、气象灾祸,辨认泥土肥力,庄稼的衰弱情况等。