將機器學習技術應用於農業,我們的飲食將會有何變化?

36氪 於 10/09/2016 發表 收藏文章
編者按:在20世紀,肥料技術、灌溉技術、機械化耕作技術促進了農業的不斷髮展,滿足了急劇增長的人口對糧食的需求。現在,有些人認為農業技術的下一個突破點將來自數字世界。現代計算機視覺,精密傳感器和機器學習技術將幫助農場主們更有效、更精確地使用之前的技術,種植更健康、更美味的農作物。《快公司》的 Steven Melendez 發文分析了機器學習在農業變革中的作用和對消費者影響,圖普科技對這篇文章進行了編譯。

“我們正處於下一代農業革新浪潮的技術風口,我們稱之為數字農業。”氣候公司(The Climate Corporation)的總裁Mike Stern説。“在過去的五至七年中,農業正在經歷真正的數字化,就像我們的社會所經歷的那樣。”氣候公司是一家致力於建立農業數字分析中心的公司,2013年被農業巨頭們用10億美元收購。公司業務涉及處理衞星、無人機、攝像頭的圖像,解讀土壤數據和拖拉機的車載計算機,幫助種植者們更好地了解在他們的農場發生了什麼,讓預測算法指導種植者們更精確地使用種子、水、農藥、肥料。

在中西部地區,當玉米正在生長的時候,往往有大量的雲層,而衞星很難透過雲層收集農田數據,這會給種植者們帶來不小的麻煩,因為在這種情況下,他們只能看到部分區域的數據,” 氣候公司的首席科學家Sam Eathington説,“我們基於機器學習開發的技術,可以處理和合並農田圖像,並且抹去雲和雲陰影,種植者可以由此看到特定農田中的相關數據。”

最近,氣候公司宣佈將此平台開放使用,其他傳感器製造商可以更簡便地提交數據,第一批數據是來自堪薩斯的威里斯科技公司(Veris Technologies)的高分辨率土壤傳感器數據。

根據相關研究機構的數據顯示,儘管在全球農業領域推動物聯網的發展伴隨着不少批評,但到2020年,“精準農業”數字服務的市場預計將增長到45.5億美元。根據2013年《紐約客》的一份報道,氣候公司創始人當年決定將公司出售給孟山都之時,因為孟山都公司長期以來備受爭議的知識產權政策和參與轉基因作物的研究,而遭到猛烈的批評。

美國農場事務聯合會(American Farm Bureau Federation,AFBF)則提醒農場主們,確保他們了解其數據信息在技術提供方那邊是如何儲存的。AFBF最近曾與包括氣候公司在內的技術提供商們一起制定行業規則和數據共享協議,以確保農場主可以控制其數據信息的合理使用和自由轉移到新的技術提供商。AFBF曾在社交網絡上表示:“拖拉機、耕作設備、播種機、噴霧器、礦車和農業無人機已經越來越多的被連接至互聯網,農場主們並不總能精確地控制他們的數據,也不能自由地將其數據從一個技術提供商轉移到另一個。”

農業科技公司通常説他們的目的不僅僅是賺錢,而更多的是幫助農場主提高自己的利潤。在氣候變化對農業產生負面影響和世界範圍內日益壯大的中產階級對食物有着更多需求的情況下,他們也正在努力嘗試幫助養活持續增長的世界人口。2009年,曾有專家在聯合國做出預測,到2050年的時候,世界糧食產量可能需要翻一倍才足以養活全球人口。要實現這一目標,在數字農業的支持者們看來,只有通過數字驅動的農業效率升級才有可能實現。

“基本上,我們現今的農作物產量已經跟不上2050年需要達到產量翻番的目標,”總部位於加州的OnFarm 公司的首席執行官Lance Donny表示。與氣候公司一樣,OnFarm 公司的目標是處理和綜合分析來自多方面的農業數據。Lance Donny説,公司服務於幾百個農場和處理他們傳入的數據。在以往的農業傳統中,種植者們僅僅根據日曆上的時間信息來灌溉,澆水量和澆水時間差不多都已經固定,或者完全依賴於他們自己的觀察,“我開車出去看看,農作物看起來需要一些水,所以我就添加水。”但是Lance Donny説OnFarm的技術現在可以把農場主們的數據統一起來,讓他們可以很容易理解和信任,然後向他們提供可以充分依賴的預測和指導。“我們不僅能告訴你將會發生什麼,我們還可以幫你做出更好的抉擇——從而讓你做出的決定達到利益最大化,這確實是將機器學習成功落地了,幫助種植者們做出這周和下週的各種決定。”

“最終,農場主們將較少地依賴直覺判斷,而是更多的依賴於數字信息驅動的預測,”總部設在以色列特拉維夫市的數字農業公司Prospera的共同創始人兼首席執行官Daniel Koppel表示。“我認為種植者們最終將成為數據科學家,”他説。“在具體操作方面,在很遠的未來,執行工作將有機器人來完成,或者很多工作的完成將變得自動化。”

可與此同時, Prospera 公司使用的數據傳感器工具和機器學習技術(例如用神經網絡來檢測不當澆灌和農作物疾病)卻可能將生產出來的農作物置於不利的境地。儘管可能會使抱有純粹主義想法的美食家們退縮,可他仍不加掩飾地表示:“我們正嘗試把農業的生產過程當成其他製造工廠那樣”。Koppel同時表示,數字技術將意味着更新鮮的食物和對環境更友好的農業發展方式。“數據科學家們將能通過分析數據找到更有效地使用殺蟲劑和水的方式,以減少水份的流失和滅蟲農藥的使用,” Lance Donny預測,“同樣對於肥料來説,這意味着更少的氮將殘留在土壤和地下水中”。

儘管如此,一些環保主義者對此仍然充滿懷疑,並且警告説,技術和工具被研究和設計出來的主要目的是用來提高農作物產量的,而農場由此產生的利潤並不會自動抵消大規模、工業化農業給環境帶來的危害。農業和自然資源環境工作小組的高級副總裁Craig Cox 表示,“在大多數情況下,他們的工具和技術將減少農藥的使用,以及降低農藥滲入飲用水之類的風險,但這些並不是他們設計這套工具和技術時的最初目的。他們旨在幫助農場主採用最具經濟效益的方式使用農藥,而有時最具經濟效益的使用農藥意味着使用更多的農藥。”

Donny説:“更好的數據並不僅僅意味着玉米或是大豆等日常農產品收穫更高的產量,也意味着能夠優化從釀酒葡萄到杏仁在內的特殊作物的生產質量。在某些情況下,農場主們已經能夠從生產傳統農產品如玉米,轉而選擇到更多樣化的蔬菜種植。”據Cox表示,“這也可以帶來環境收益,尤其是如果採用多樣化種植,將意味着減少了傳統作物在生長季節以外的休耕,而休耕意味着讓化學物質白白滲入到周圍環境的水中,他同時強調這類細節將會帶來巨大的差異。

當然,對農場主來説,這意味着更多的收入,而對以食為天的民眾而言,則意味着有了更多的食物可以選擇。“農作物產量能夠滿足消費需求很重要,而發展農作物的多樣性也同樣重要。” Donny説。“餐館就是如此運作的,而消費者們推動着對於農作物的需求。”


資料來源:36Kr

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