二十一世紀糧食需求,仰賴感測器與人工智慧

作者 | 發布日期 2016 年 07 月 06 日 11:53 | 分類 人工智慧 , 無人機 , 自動化 follow us in feedly
Flickr / U.S. Department of Agriculture CC By 2.0

過去 50 年,拜化肥、殺蟲劑、灌溉技術之賜,農作物收成大增,解決二十世紀缺糧的問題,但麻煩還沒結束,由於人口持續增加,二十一世紀糧食需求更大,聯合國預估,2050 年前糧食生產量必須增加 73%,才有辦法養活全球人口。




這是新科技的機會。《QUARTZ》報導指出,現在許多新創公司使用便宜的感測器與人工智慧來解決這個問題,譬如電腦運算能處理高解析度資料,讓農人可以在第一時間即時監測農作物與生長環境。收集的資料來自軌道衛星到農田上的攝錄機都有,演算法可以在非常大範圍內標示土讓生產力,或是在一片葉子上找到蟲子,讓農人可以直接診斷問題,這些事過去只能在實驗室中進行。

過去農夫只能仰賴氣象報告與事後測量,觀察農作物生長狀況,但每當收成失敗,這些資料都沒什麼幫助。現在新一代感測器可以即時監控植物生長,傳輸生長狀態與預測收成的精確資料,譬如 Arable 的 PulsePod,500 美元手掌大的感測器,但乘載價值 2.5 萬美元的科學儀器設備,可以測量雨滴大小、樹冠葉的面積、需要多少水、環境壓力、微氣候、空氣污染情況。

加密的資料由 API 傳送,所以其他人也可處理。成本很低,農夫可負擔得起。雪梨大學也研發自動化的四輪月球車來識別和除雜草,Agribotix 推出四旋翼四軸飛行器,Precision Hawk 開發出一個固定風無人飛機,會依據收集資料需求,自動優化飛行模式。PlanetLabs 有個人立方衛星每周捕捉地球表面照片,並傳送給農夫。

要從這些設備中做資料分析也是一門學問,叫做農業人工智慧,Prospera 的做法是每天從歐洲、以色列、墨西哥的溫室捕捉超過 20 萬張影像與氣候資料,分析影像與葉子的光譜,檢查農作物成長狀況,涵蓋範圍內 4,000 萬片葉子有沒有蟲子等等都可看得一清二楚,客戶反應使用新科技使收成增加 30%,預測收成準確度達 92%。

最終,農夫可以少用點殺蟲劑,少用點水,透過大範圍的自動化流程取代人工。以後生產農作物將會使用統計模型,與自動化流程,就像製造晶片一樣。

關於新的食物產業會如何發展,一派說法是農業會成為從感測器到分析技術的垂直整合企業佔據,另一派認為開放網路會勝出,即 API 網絡以及個別公司交換資料與服務。Arable 執行長認為後者比較有可能,因為客戶都不希望只有單一解決方案,因此他認為生產開放與可互相操作的資料,讓每家公司可以專注在它們專長的事情上,這種機會比較大。

(首圖來源:Flickr/U.S. Department of Agricultur CC BY 2.0) 

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