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编辑 | 白菜叶 工程师们正在将他们在人工智能和机器学习方面的才能带到农场。 太平洋西北地区是许多崭露头角的初创公司的所在地,它们利用人工智能除草、监测植物健康状况和识别田地里的岩石。 “我们为农民提供的技术越多,帮助他们解决问题,世界就会变得越美好。”西雅图初创公司 Aigen 的首席执行官 Kenny Lee 表示,该公司最近推出了一款机器人,可以自动除草并为农民收集数据。 Lee 在 Slack 上的一个以气候为主题的论坛中认识了 Aigen 联合创始人、前特斯拉工程师 Rich Wurden,该群聊帮助工程师们将他们的职业生涯转向解决气候问题。他们决定把重点放在农业上。 Aigen 的机器人由低能耗人工智能模型提供支持,可以依靠太阳能运行,并将实时作物信息发送到基于云的移动应用程序。如果成功,这家初创公司将成为首批推出完全自主的农业机器的公司之一,该机器不需要充电基础设施、电池或柴油。

Aigen公司:https://www.aigen.io/

Aigen 与西雅图初创公司 Carbon Robotics 类似,也销售除草机器人。Carbon 在 2023 年 4 月份筹集了 3000 万美元,并在 5 月份的 GeekWire 大奖上获得了年度硬件/小工具/机器人奖。

Carbon Robotics公司:https://carbonrobotics.com/

Wurden 表示,这两家初创公司的区别在于 Aigen 完全采用可再生能源供电。 最近的一项分析发现,目前美国有超过 200 家农业科技人工智能初创公司。

尽管如此,农业科技公司在充分利用农场人工智能方面仍然面临着许多障碍。 Wurden 表示:“目前农业面临的最大挑战是获取地面真实数据并能够将其输入到大型模型中。”他补充说,Aigen 将数据发送到其量化人工智能模型, “美国乃至全世界都没有大型数据集,因为收集此类数据集非常困难且昂贵。” 他说,Aigen 的机器人在靠近地表的地方漫游,收集距离土壤和植物仅几厘米的数据。其他公司使用无人机、物联网设备和卫星成像来训练他们的模型。 Pollen Systems 是西雅图地区的一家农业科技初创公司,利用航空图像和每株植物的个体数据来训练其模型。它专注于高价值作物:酿酒葡萄、苹果、猕猴桃、鳄梨、坚果、柑橘类水果等。

Pollen Systems 公司:http://www.pollensystems.com/

Pollen Systems 利用深度学习与视觉人工智能相结合对植物进行分类——对植物进行计数、评估健康状况,并通过为每种类型量身定制作物概况来建议不同领域的行动。 “这是一项正在进行的工作:我们收集的数据和图像越多,我们的模型就越好,我们的生成式人工智能解决方案就会变得越智能。”六年前创立 Pollen 的前微软高管 Keith McCall 说。

TerraClear 联合创始人兼工程副总裁 Vivek Nayak 表示,将机器学习模型应用于农业的另一个挑战是提高模型的准确性。这家总部位于西雅图的初创公司使用机器学习和智能硬件来清除田间的岩石。

TerraClear 公司:https://www.terraclear.com/

“我们在建立适度准确的模型方面取得了巨大进展。”他在西雅图科技周的农业科技小组讨论中说道, “但是从中等准确度到高度准确度是极具挑战性的。”

他表示,企业可以尝试各种方法来提高准确率和召回率。他说,这不仅仅是将输入数据量加倍,而且还尝试计算机视觉中的不同模型架构,并使用模型采样和其他技术等策略来提高整体精度。

Nayak 说,TerraClear 还让“人员参与实时审查”。

McCall 表示,农业领域的人工智能仍处于“早期阶段”。他设想为农民提供个性化的人工智能助手,帮助他们根据实时气候分析做出有关水、农药、肥料和管理技术的决策。

McCall 说,与其他行业不同,农民只有有限的时间来完善农作物的种植方法。他说,这凸显了拥有工具来帮助他们生产农作物的重要性。

McKinsey 公司的一份报告称,包括成本上涨在内的压力变化正在促使农民更加愿意购买农业科技产品。研究发现,全球 39% 的受访农民打算在未来两年内采用至少一种农业科技产品。 去年,由于科技行业更严重的衰退,农业科技初创公司的资金有所下降,但现已反弹,但与两年前的水平相差甚远。

相关报道:https://www.geekwire.com/2023/ai-on-the-farm-ag-tech-startups-help-zap-weeds-fertilize-crops-but-still-face-challenges-with-data/

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