現(xiàn)在，再想想傳統(tǒng)方案：不論情況如何，統(tǒng)統(tǒng)給地里噴灑農(nóng)藥。Blue River Technology的Ben Chostne說(shuō)：“這就像是說(shuō)，如果舊金山的一小部分人感染了疾病，你的唯一選擇就是給城里所有人一片抗生素。病治好了，但是成本太高，沒有很好地利用抗生素潛能。”
另一方面，Chostner稱，有了LettuceBot農(nóng)民可以減少90%的農(nóng)藥用量?，F(xiàn)在，機(jī)器已經(jīng)被用于市場(chǎng)——Blue River所服務(wù)的農(nóng)田，每年供應(yīng)的生菜占全美生菜供應(yīng)量的10%。
一分鐘拍攝5,000張幼小的植物的照片，利用算法和機(jī)器視覺去識(shí)別每株植物是生菜還是雜草
LettuceBot非常的強(qiáng)大，因?yàn)樗脵C(jī)器學(xué)習(xí)加強(qiáng)了機(jī)器人的自身優(yōu)勢(shì)：精確性。雖然不能像我們一樣奔跑或者操控物體，但是它們細(xì)致謹(jǐn)慎，做事前后一致——一個(gè)完美的農(nóng)業(yè)狙擊手。
處理衛(wèi)星數(shù)據(jù)的人工智能
頭頂400英里的軌道上，NASA的Landsat衛(wèi)星正利用空間光譜之外的電磁波段，為我們提供了地球表面調(diào)查數(shù)據(jù)，堪稱神奇。對(duì)于人類來(lái)說(shuō)，這些信息難以消化，不過(guò)對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)說(shuō)，小菜一碟。
在監(jiān)視農(nóng)業(yè)種植方面，這些數(shù)據(jù)極具價(jià)值。尤其是發(fā)展中國(guó)家，當(dāng)決定是否給農(nóng)民發(fā)放貸款或者給予緊急援助時(shí)，政府和銀行往往面臨著數(shù)據(jù)短缺。在印度的一場(chǎng)干旱期間，不同的地區(qū)，旱情也不同。而且在這些地區(qū)中，一些農(nóng)民比其他地區(qū)的農(nóng)民有更好的辦法獲取水資源。
因此，一家叫做Harvesting的公司正在用深度學(xué)習(xí)來(lái)大規(guī)模分析衛(wèi)星數(shù)據(jù)，幫助機(jī)構(gòu)能夠更有效地分配資金。Harvesting的CEO Ruchit Garg說(shuō)，“我們的愿望是利用這種技術(shù)來(lái)區(qū)分出這樣的農(nóng)民和村莊，幫助銀行或政府把錢貸給正確的對(duì)象。”他還指出，盡管一個(gè)分類分析師可能同時(shí)分析10或15個(gè)變量，機(jī)器學(xué)習(xí)可以同時(shí)處理2,000或更多。
隨著地球變暖所引發(fā)的氣候變化，政府面臨著緊迫的問題：如何分配資源。一直以來(lái)，印度的農(nóng)業(yè)相對(duì)具有可預(yù)測(cè)性。Garg說(shuō)，“因此，我從我父親、祖父身上學(xué)會(huì)如何種植，以及分辨四季。但是，由于劇烈的氣候變化，情況已經(jīng)變化，過(guò)去的那套做法不管用了。”
這是新的世界秩序。農(nóng)民可以接受失敗，或者以智能的方式種植農(nóng)業(yè)——用更多的數(shù)據(jù)，更多的人工智能，以及更多噴灑農(nóng)藥的機(jī)器人。
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