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用人工智能种植的黄瓜!腾讯AI农业科技实力独家披露

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  • 2019-03-08
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简介在未来,云计算和人工智能将改变世界各地的人们获取食物的方式。即使是最古老的农业也可能被人工智能复兴。最近,荷兰瓦赫宁根大学(WUR)主办

    在未来,云计算和人工智能将改变世界各地的人们获取食物的方式。即使是最古老的农业也可能被人工智能复兴。最近,荷兰瓦赫宁根大学(WUR)主办的国际人工智能温室挑战赛揭晓,微软的Sonoma团队赢得了冠军,而腾讯人工智能实验室的iGrow团队和农业专家赢得了“人工智能战略”单项赛事的第一名,总分第二名。第二名。比赛的全名是国际人工智能温室挑战。InfoQ已经发布了早期报告。今年3月,瓦赫宁根大学(WUR)发起了这项比赛。它持续了半年多。它旨在通过人工智能与农业和其他学科的合作,展示人工智能驱动温室的能力。它可以提高农业生产率,减少资源消耗,满足不断增长的人口需求,帮助人们过上更健康的生活。竞争的挑战是在四个月内生产出高产和高资源利用的黄瓜作物。研究小组使用传感器和照相机捕捉关于温室气候和作物发展的数据,并添加他们自己的模型或机器学习算法来远程控制作物生长。这场比赛吸引了来自15个国家的14支球队,包括腾讯、深绿色和微软。其中,iGrow团队由腾讯人工智能实验室的人工智能专家、中国农业科学院、北京农业信息技术研究中心、黑龙江植物学会、先正达种子公司、荷兰瓦赫宁根大学的农业专家和学生组成。半年多来,iGrow在马拉松、黄瓜种植挑战赛和决赛后以1分的优势赢得了亚军。在竞争中,腾讯实现了人工智能农业的技术探索。该团队的第一个农业人工智能系统克服了嵌入农业专家知识的机器智能难题。种植结果表明,人工智能系统提高了农产品的产量和自然资源的利用率,大大降低了传感器的成本,体现了“人工智能农业”的应用潜力。人工智能农业可靠吗?目前,人工智能农业领域的一个主要技术难点是计算机模拟受农业生产特征的影响,实际农业种植和计算机模拟之间存在着巨大的差距。在农业生产中,影响作物生长的因素极其复杂,难以规范种植,也难以预测环境变化。这些因素将严重阻碍人工智能的有效性。虽然这种竞争是温室黄瓜生产,环境相对可控,易于标准化,但是如何将计算机模拟有效地移植到真正的农业种植中仍然是一个主要的技术挑战。在竞赛中,腾讯人工智能实验室的人工智能专家建立了基于植物学、生物学和物理学的模型,并建立了模拟器来模拟气候和作物生长。随后,该小组率先构建了一个农业人工智能系统,通过创新的强化学习方法,将iGrow农业专家的知识和经验自然地嵌入到模拟器中,使得人类专家能够有效地对种植密度、灌溉和施肥、.等人工智能进行干预。在宁静等诸多方面,提高AI学习效率,最终优化资源,同时,最重要的是提高AI学习效率。作物产量大大提高了。集成了人类知识的人工智能系统可以自动适应新的环境和条件,而无需专家的干预。因此,可以在同一温室内快速复制,为扩大生产规模,实现标准化生产提供条件。在生产自动化方面,系统可以独立运行,大大降低了人工管理的难度,节省了大量的人力。此外,与其他增加许多附加传感器的AI种植团队不同,iGrow团队只使用赞助商部署的有限传感器,从而取得了显著的效果。该系统通过有效的数据模拟和操作,减少了不必要的传感器的使用,大大降低了智能农业的生产成本,具有很大的市场应用和推广潜力。与传统的人工种植相比,人工智能的优势在于它能够优化整个种植过程。从初始种植密度、茎秆保持率到后续的叶片和果实保持策略,以及控制温室的光、通风、温度、湿度、CO2浓度和水分,通过强化学习,在模拟器中自动找到最优解。人工智能(AI)能够为作物的每个生长周期发现和提供最合适的环境条件,优化资源配置,最大限度地节约资源。人工智能的另一个巨大优点是它可以在短时间内进行大量的仿真实验。腾讯人工智能实验室的团队说:“相比于在真实环境中缓慢探索人工种植,它可以以非常低的成本迅速提高智能管理水平和经济效益。”这场比赛证明了人工智能驱动温室的能力。腾讯已采取这一步骤,不仅是为了促进人工智能农业的探索,也是为了把更多的注意力放在最古老的产业上。腾讯的AI农业技术力量InfoQ在宣布比赛结果后,首次对腾讯的参赛团队和技术专家进行了采访,主要针对AI农业的应用现状、本次比赛团队的技术创新点和技术差距。人工智能农业技术。InfoQ:腾讯人工智能实验室为什么选择参加这个竞赛?人工智能在农业中的应用现状和前景如何?腾讯人工智能实验室团队:本次比赛充分展示了人工智能驱动温室的能力,但人工智能的应用并不局限于室内农业。腾讯希望借此机会探索室内和室外农业的机会,以了解人工智能如何提高世界粮食生产率,并应对人口增长和可持续发展的挑战。近年来,随着人工智能技术的不断发展,其应用已逐渐渗透到农业生产的全过程。例如,在产前阶段,深层人工神经网络(DNN)可以利用物联网获取的数据来分析和指导灌溉用水,并通过土壤成分的检测和分析,选择合适的作物种类,合理施肥。通过对大量农作物市场周期需求数据的分析和预测,可以指导农作物品种的选择,避免因产销脱节而引起的价格剧烈波动,造成农产品的经济损失和浪费。此外,云计算、大数据分析和机器学习技术还可以帮助筛选和改良作物基因,提高味道,增强昆虫抗性,增加产量。在生产中期,人工智能技术可用于监测环境数据和作物生长。通过建立病虫害、杂草分类数据库,利用计算机视觉技术识别作物品种、病害程度和杂草生长,可以实现病虫害、杂草的智能防治,减少经济损失。不仅如此,而且在一定程度上可以减少除草剂和农药的使用,提高农产品的安全性,减少对环境的影响。针对传统农业的不足,利用机器学习技术对卫星图像数据进行处理,可以预测气候等环境变化对农作物的影响,并提前处理。在收获过程中,计算机视觉技术与机械手或机器人相结合,可以实现24小时自动收获,节省人力,降低成本。此外,大数据处理、语音识别等技术还可用于农业智能专家系统,为农业从业人员提供专业的咨询服务和指导,帮助解决生产中的各种技术问题。在产后阶段,利用计算机视觉对机械手进行农产品的售前质量检测、分类和包装,利用大数据分析市场状况,有助于农产品电子商务的运作,指导企业制定更加灵活准确的营销策略;利用人工智能遗传算法和多目标路径优化数学模型,对物流配送路径进行智能优化。完美的鲜活农产品供应链等等。InfoQ:你能给我们详细描述一下比赛吗?每个环节检查什么?腾讯人工智能实验室团队:比赛日程:5月31日/6月1日:哈克森(编程马拉松)预赛,从9月1日至12月中旬选出5支参赛队伍:正式进行人工智能温室种植试验(黄瓜生长记录期:115天,8月21日至12月7日)50周(12月7日)柏:瓦赫宁根大学的最终评分标准:净利润运行50%温室增长挑战目标:在WUR Bleiswijk温室隔间,通过种植高线黄瓜实现最高的净利润。每周(星期一)提供不同价格的黄瓜上周,并把黄瓜的品质分为A,B和C级。可持续发展:20%能源利用效率,二氧化碳消耗,水利用效率,注册农药使用。根据各组在温室种植试验中的资源利用情况,计算各个方面的定量数据,每周计算一次。人工智能的战略方法30%是关于一般科学共性的新颖性、园艺应用中的新颖性(新颖性)、无需人工干预即可在长距离自主操作的能力(功能性)以及无需任何其他传感器或信息即可独立操作的能力(鲁棒性)。很容易获得可以考虑InfoQ任何其他方面的大规模(可伸缩性)陪审团:腾讯相关:AI Lab的iGrow团队在比赛中提出了哪些突破和创新?腾讯人工智能实验室团队:第一个将机器智能和人类知识有效集成的农业人工智能系统:在竞争中,腾讯人工智能实验室专家基于植物学、生物学和物理学等相关学科知识进行建模,建立气候环境模拟和作物生长模拟器。随后,该小组率先构建了一个农业人工智能系统,通过创新的强化学习方法,将iGrow农业专家的知识和经验自然地嵌入到模拟器中,使得人类专家能够有效地对种植密度、灌溉和施肥、.等人工智能进行干预。在宁静等诸多方面,提高AI学习效率,最终优化资源,同时,最重要的是提高AI学习效率。作物产量大大提高了。降低传感器成本,终身学习:集成了人类知识的人工智能系统可以自动适应新的环境和条件,无需专家再次干预,因此可以在同一温室内快速复制,为扩大生产规模和实现标准化生产提供了条件。在生产自动化方面,系统可以独立运行,大大降低了人工管理的难度,节省了大量的人力。全局优化,经济效益迅速:比赛结果显示iGrow团队在黄瓜产量、品质、资源利用率等方面都非常优秀。在整个生产过程中,仅使用了少量的农药,满足了人们对健康生活质量的要求。与传统的人工种植相比,人工智能的优势在于它能够优化整个种植过程。从初始种植密度、茎秆保持率到后续的叶片和果实保持策略,以及控制温室的光、通风、温度、湿度、CO2浓度和水分,通过强化学习,在模拟器中自动找到最优解。人工智能(AI)可以为作物的每个生长周期发现和提供最合适的环境条件,优化资源配置,最大限度地节约资源。人工智能的另一个巨大优点是它可以在短时间内进行大量的仿真实验。与现实环境中人工造林的缓慢探索相比,它能以非常低的成本迅速提高智能化管理水平和经济效益。InfoQ:您的技术解决方案对数据量的需求是什么?作物生长缓慢。有这么多的数据培训他们吗?腾讯人工智能实验室小组:缺乏数据是人工智能农业的一个常见问题。AI将在这次比赛中从头开始训练。因此,我们首先利用产生对抗网络来产生模拟器,以模拟气候条件和作物生长,然后利用一些创新的强化学习方法,将农业专家的知识和经验嵌入模拟器中,以帮助人工智能提高学习效率。InfoQ:农业需要使用很多传感器,物联网数据在清理阶段主要难以收集。你有没有使用物联网数据作为参考的方法或经验?腾讯人工智能实验室团队:iGrow团队因减少传感器使用而受到高度赞扬。与其他AI种植团队不同,iGrow只使用了赞助商部署的有限传感器,从而获得了极好的结果。由于系统和有效的数据模拟和操作,我们知道,额外的传感器将不利于增加最终输出和减少资源浪费。因此,我们决定不增加额外的传感器。与其他团队相比,它大大降低了智能农业的生产成本,具有很大的市场应用和推广潜力。温室数据采集在相对稳定可控的有线局域网中,数据量不大,不同于一般的物联网数据。然而,从物联网的广泛意义或物联网的长期研究中,仍然有一些方法可以学习。例如,我们的每个温室都管理有限的传感器,而且还在相对小的(物理尺寸和数据尺寸感小)和标准的闭环系统中实现智能实现。这种方式有很多优点。首先,由于温室的物理距离只有几十米,数据质量非常可靠和实时,基于这些数据的决策可靠性也很高。同时,由于它是一个闭环系统,相应的人工智能可以独立完成完全的学习,从而有效地、独立地自我完善;另外,温室控制本身也包括了该系统。对于绝大多数的决策,这种分布式代理体系结构可以完成大部分的实时决策及其执行。原则上,物联网也可以根据这种思想来设计。数据采集、决策和执行以分布式代理的方式物理合理地分布在各个地方,系统的所有工作都是通过分层智能来完成的。真实物联网的操作逻辑比温室的操作逻辑复杂得多,但这种有效的分布式智能设计思想可以借鉴。InfoQ:这适用于大规模的农业环境,在中国,小型农业很常见。如何量化人工智能农业的好处?腾讯人工智能实验室团队:温室的建设和规模比传统的田间生产更加灵活。将来,云计算和人工智能相关技术的应用可能被用于探索分散农业、将生产地点迁移到城市和周边地区的新模式,这不仅降低了物流成本,而且使人们能够获得新鲜健康的食品。情况也是这样。为未来全球城市化进程,耕地萎缩和农业人口减少提供了解决方案。无论是室内农业还是室外农业,人工智能农业都具有许多可能性,这需要我们去探索和发现。InfoQ:腾讯人工智能实验室有多少人工智能专家参加了这次比赛?他们的主要职责是什么?腾讯人工智能实验室:我们拥有四名人工智能专家参与这个项目,负责人工智能算法设计、数据分析、温室实际种植过程控制、与农业专家的协调与沟通。InfoQ:AI实验室未来的AI农业计划是什么?腾讯人工智能实验室团队:这是一个全新的探索和尝试。将人工智能技术渗透到现代农业生产的各个阶段,对于促进农业的自动化、信息化和智能化,提高农业生产的质量和效率,具有十分重要的意义,但尚未实现技术的发展和应用。Rim.人工智能是这样一个年轻的产业,当它与古代农业发生碰撞时,将会遇到许多挑战。如何预测和解决这些问题需要耐心、创新,甚至一些灵感。但是机会是巨大的。我们希望更多的跨学科专家、企业家和投资者能够共同努力,探索人工智能农业的可能性。在解释腾讯为何大力支持和参与该项目时,腾讯首席勘探官大伟表示:“地球正面临着诸如人口增长、气候变化等诸多挑战。人类赖以生存的少量(食物、能源、水)对我们的未来至关重要。腾讯的使命是“通过互联网服务提高人类生活质量”。作为一家领先的国际技术企业,我们必须扩展现有的系统和架构。人工智能是一个重要的解决方案-努力以最少的投入获得最大的产出。虽然人工智能农业的应用还处于起步阶段,但已经取得了令人振奋的成果。如果实现自动化,将会释放出惊人的生产力。要充分认识人工智能在技术研发中的作用,积极投入资源。提高粮食生产率是一个全球优先事项,而不仅仅是一个潜在的商业机会。我们需要鼓励大胆的想法,激发更多的解决方案。

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