機(jī)器學(xué)習(xí)如何徹底改變農(nóng)業(yè)
在過(guò)去幾年里,機(jī)器學(xué)習(xí)與其他大數(shù)據(jù)技術(shù)和先進(jìn)計(jì)算一起發(fā)展,改變了世界各地的行業(yè),農(nóng)業(yè)也不例外。
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步,農(nóng)業(yè)中的機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)能夠解決該行業(yè)遇到的許多問(wèn)題。
企業(yè)只有在決策上不斷超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,才能取得成功,農(nóng)業(yè)也不例外。通過(guò)在農(nóng)業(yè)中的機(jī)器學(xué)習(xí),農(nóng)民現(xiàn)在可以獲得更先進(jìn)的數(shù)據(jù)和分析工具,從而促進(jìn)更好的決策、提高生產(chǎn)力,并減少糧食和燃料生產(chǎn)中的浪費(fèi),同時(shí)減少不利的環(huán)境影響。
機(jī)器學(xué)習(xí)如何適合農(nóng)業(yè)?
在高精度算法的輔助下,“智能農(nóng)業(yè)”的理念不斷發(fā)展,提高了農(nóng)業(yè)的效率和生產(chǎn)力。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)科學(xué)分支,允許機(jī)器在沒(méi)有明確編程的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí),這是其背后的機(jī)制。為了在農(nóng)業(yè)組織環(huán)境中解開(kāi)、分析和理解數(shù)據(jù)密集型過(guò)程開(kāi)辟新的可能性,機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)和強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)一起發(fā)展。農(nóng)民現(xiàn)在可以根據(jù)支持機(jī)器學(xué)習(xí)的電子創(chuàng)新,使用農(nóng)場(chǎng)中的傳感器,預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和評(píng)估作物質(zhì)量,確定植物種類(lèi),并診斷植物疾病和雜草侵害。這似乎是不可想象的水平。在整個(gè)種植、生長(zhǎng)和收獲的過(guò)程中,機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的作用非常突出。其從播種開(kāi)始,經(jīng)過(guò)土壤測(cè)試、種子育種和供水測(cè)量,最后由機(jī)器人收集收獲并使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)評(píng)估其成熟程度。如今,若是沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助,農(nóng)民可以獲得的數(shù)據(jù)量是壓倒性的。ML可以迅速評(píng)估大量的數(shù)據(jù),并在這些數(shù)據(jù)的幫助下推薦最有利可圖的策略。例如,ML可以建議何時(shí)種植以防止病蟲(chóng)害。數(shù)字農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢(shì)是合理的,其可以幫助種植者做出最佳的投入決策,以提高產(chǎn)量和利潤(rùn)。此外,還可以幫助農(nóng)民逐個(gè)田地確定實(shí)際費(fèi)用,而不僅僅是整個(gè)農(nóng)場(chǎng)的實(shí)際費(fèi)用。
機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
近年來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的發(fā)展。以下是其在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用:
●物種繁育與識(shí)別
物種選擇的艱難過(guò)程需要尋找能夠保證對(duì)水和營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)有效反應(yīng)的特定基因。理想的植物品種將能夠抵御氣候變化、抗病、更多的營(yíng)養(yǎng)和更好的味道。
為了徹底調(diào)查作物性能,機(jī)器學(xué)習(xí)使我們能夠從幾十年的田間數(shù)據(jù)中提取信息。這些數(shù)據(jù)被用來(lái)創(chuàng)建一個(gè)概率模型,預(yù)測(cè)哪些性狀會(huì)給植物帶來(lái)理想的遺傳優(yōu)勢(shì)。
作物的物種鑒定通常是通過(guò)簡(jiǎn)單的比較來(lái)進(jìn)行的,比如葉子的顏色和形狀。利用更先進(jìn)的方法,例如在葉脈形態(tài)的幫助下評(píng)估樹(shù)葉,機(jī)器學(xué)習(xí)使我們能夠以一種更復(fù)雜、準(zhǔn)確和快速的方式評(píng)估植物。
●水土管理
機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢查蒸發(fā)動(dòng)態(tài)、土壤濕度和溫度,以了解生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程及其對(duì)農(nóng)業(yè)的影響。
土壤中的缺陷可以通過(guò)ML策略來(lái)解決。例如,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助農(nóng)民保持最佳的無(wú)機(jī)氮量。通過(guò)氮模型預(yù)測(cè)土壤和環(huán)境中的氮循環(huán),指導(dǎo)農(nóng)民達(dá)到最佳水平。軟件模擬可以檢測(cè)氮是否可用,并確定何時(shí)向土壤中添加氮。此外,其還可以在氮含量過(guò)多時(shí)通知農(nóng)民,以免損害作物。
灌溉系統(tǒng)的使用也可以更有效,這要?dú)w功于基于ML的應(yīng)用程序。其可以估算每日、每周或每月的蒸發(fā)量,并預(yù)測(cè)每日露點(diǎn)溫度,這有助于預(yù)測(cè)預(yù)期的天氣事件并計(jì)算蒸散發(fā)量和蒸發(fā)量。
●產(chǎn)量預(yù)測(cè)與作物質(zhì)量
精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)最重要和最著名的領(lǐng)域之一是產(chǎn)量預(yù)測(cè),其中包括產(chǎn)量的測(cè)繪和評(píng)估、作物供需匹配以及作物管理?,F(xiàn)代方法遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了基于歷史數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單預(yù)測(cè),結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)即時(shí)提供數(shù)據(jù),并對(duì)作物、天氣和經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行全面的多維度分析,為農(nóng)民和廣大公眾實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量最大化。
準(zhǔn)確識(shí)別和分類(lèi)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量屬性可以提高產(chǎn)品價(jià)格,減少浪費(fèi)。與人類(lèi)專家相比,機(jī)器可以利用看似毫無(wú)意義的數(shù)據(jù)和連接,來(lái)揭示和發(fā)現(xiàn)有助于作物整體質(zhì)量的新屬性。
●疾病和雜草檢測(cè)
為了防治疾病,必須在作物地區(qū)噴灑大量殺蟲(chóng)劑,這往往造成高昂的經(jīng)濟(jì)成本和相當(dāng)大的環(huán)境影響。在使用一般精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理時(shí),ML是根據(jù)時(shí)間、地點(diǎn)和將受到影響的植物,有針對(duì)性地使用農(nóng)藥。
雜草對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)構(gòu)成嚴(yán)重威脅。雜草很難與作物區(qū)分開(kāi)來(lái),這是雜草控制的最大挑戰(zhàn)。農(nóng)業(yè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以以最少的費(fèi)用和對(duì)環(huán)境沒(méi)有負(fù)面影響,增強(qiáng)雜草的識(shí)別和辨別能力。這種技術(shù)的未來(lái)模型將為除草機(jī)器人提供動(dòng)力,最大限度地減少對(duì)除草劑的需求。
●畜牧生產(chǎn)和動(dòng)物福利
為了最大限度地提高畜牧生產(chǎn)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益,如牛和雞蛋的生產(chǎn),機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)r(nóng)業(yè)方面進(jìn)行精確的預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)。例如,在屠宰前150天,體重預(yù)測(cè)系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)未來(lái)的體重,使農(nóng)民能夠相應(yīng)地調(diào)整其飲食和環(huán)境因素。
如今的牲畜越來(lái)越被視為在農(nóng)場(chǎng)生活中不快樂(lè)和疲憊不堪的動(dòng)物,而不僅僅是作為食物載體。動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)模式,如站立、移動(dòng)、進(jìn)食和飲水,可以確定動(dòng)物面臨的壓力有多大,并預(yù)測(cè)其對(duì)疾病的易感性、體重增加和生產(chǎn)力。動(dòng)物的咀嚼信號(hào)可以與食物調(diào)整的需要聯(lián)系起來(lái)。
●模型使用
農(nóng)業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)不是什么神秘的噱頭或魔術(shù)。相反,這是一組精心設(shè)計(jì)的模型,用于收集特定的數(shù)據(jù),并采用方法論來(lái)獲得預(yù)期的結(jié)果。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和支持向量機(jī)(SVM)是用于農(nóng)業(yè)的兩種非常流行的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
ANN是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型,可以模擬復(fù)雜的活動(dòng),如模式生產(chǎn)、推理、學(xué)習(xí)和判斷。其靈感來(lái)自于人類(lèi)大腦的運(yùn)作方式。
SVM是使用線性分離超平面將數(shù)據(jù)實(shí)例劃分為類(lèi)別的二進(jìn)制分類(lèi)器。聚類(lèi)、回歸和分類(lèi)都使用支持向量機(jī)進(jìn)行。它們?cè)谵r(nóng)業(yè)中被用來(lái)估計(jì)動(dòng)物產(chǎn)量和作物生產(chǎn)力和質(zhì)量。
此外,農(nóng)民聊天機(jī)器人正在開(kāi)發(fā)中。這些機(jī)器人不僅能提供數(shù)字,還能評(píng)估數(shù)據(jù),就復(fù)雜問(wèn)題向農(nóng)民提供咨詢,因此預(yù)計(jì)會(huì)比面向消費(fèi)者的Alexa和類(lèi)似助手更智能。
總結(jié)
機(jī)器學(xué)習(xí)的突破具有不可思議的潛力,就像軟件一樣。農(nóng)業(yè)科學(xué)家正在更大規(guī)模地檢驗(yàn)其理論,并協(xié)助開(kāi)發(fā)與作物有關(guān)的更精確、實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)模型。農(nóng)業(yè)中的機(jī)器學(xué)習(xí)有能力為維持世界人口、應(yīng)對(duì)氣候變化和保護(hù)自然資源提供更多的解決方案。
目前,機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案專注于特定問(wèn)題,但隨著自動(dòng)數(shù)據(jù)收集、分析和決策進(jìn)一步集成到互聯(lián)系統(tǒng)中,許多農(nóng)業(yè)活動(dòng)將轉(zhuǎn)變?yōu)楸娝苤闹R(shí)型農(nóng)業(yè),這將能夠提高產(chǎn)量和產(chǎn)品質(zhì)量。
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