AI給植物種植“重編程”

重構(gòu)地球
AI根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)做出一項決策,環(huán)境就會根據(jù)不同的決策演變到下一種狀態(tài),同時給AI一個獎勵,而AI根據(jù)新的狀態(tài)再做決策。如此類推,AI通過和環(huán)境不停地進(jìn)行交互式學(xué)習(xí),獲得盡量多的獎勵。

我們在幾千年歷史中,都在努力提高畝產(chǎn)量、提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的利潤率,但我們從來都沒有從定量化、系統(tǒng)化、自動化的角度進(jìn)行種植效率的計算和優(yōu)化。

饑荒有可能在21世紀(jì)重新上演?

到2050年,全球總?cè)丝陬A(yù)計可達(dá)100億。要讓這么多人都吃飽飯,我們的食物產(chǎn)量就要創(chuàng)歷史新高。

1974年,世界糧食大會曾提出“在十年內(nèi)消除饑餓、糧食危機和營養(yǎng)不良”的目標(biāo)。然而直到現(xiàn)在,在許多發(fā)展中國家,貧困和饑餓問題依然存在。

聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織發(fā)布的2020年《世界糧食安全和營養(yǎng)狀況》預(yù)計,2020年全球食物不足人口將增加8 300萬人至1.32億人。聯(lián)合國警告稱,2020年共有25個國家面臨嚴(yán)重的饑餓風(fēng)險,預(yù)計全世界將有6.9億人處于饑餓狀態(tài)。“我們的食品系統(tǒng)正在失靈!”聯(lián)合國秘書長安東尼奧·古特雷斯對全球的食物安全隱患憂心忡忡。

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(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))

與此同時,盡管全球人口增長正在放緩,但非洲和亞洲的人口增長強勁,導(dǎo)致未來食物需求仍將大幅增長。據(jù)聯(lián)合國預(yù)測,到2050年世界人口將達(dá)到100億,到2100年將達(dá)到112億。

在人口因素的推動下,食物需求預(yù)計會顯著增加。國際食物政策研究所對2050年全球食物的預(yù)測結(jié)果顯示:從區(qū)域分布來看,未來的食物消費增長將發(fā)生在非洲、中東以及亞太地區(qū)。

到2050年,全球三分之二的人可能生活在城市地區(qū)。而城市化和人口結(jié)構(gòu)變化將改變食物需求的構(gòu)成,不斷變化的人口結(jié)構(gòu)和人口空間分布將影響食物需求的變化。

挑戰(zhàn)之大是前所未有的。我們只剩下30年的播種收割,就要迎來100億人口大關(guān)。顯而易見,如果我們想要養(yǎng)活地球上的人類,我們所熟悉的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式就要發(fā)生改變。

AI種植不輸人類種植專家

從2004年到2018年,小麥的生產(chǎn)成本降低了14%,而同期CPU的生產(chǎn)成本卻下降了99.8%。這意味著農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于半導(dǎo)體工業(yè)。

同時,CPU的高速發(fā)展為AI提供了高效的運算能力,幫助該領(lǐng)域產(chǎn)生了大量能得到工業(yè)應(yīng)用的技術(shù)。

下圖顯示了近幾年主要的幾次AI會議發(fā)表的論文數(shù)量,這一數(shù)量在最近幾年已經(jīng)增長了數(shù)倍。對比農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平的緩慢增長和AI技術(shù)的飛速進(jìn)步,一個很自然的想法就是探索如何利用AI促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展。

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(圖為小麥和CPU的制造成本以及AI論文發(fā)表數(shù)量)

現(xiàn)在我們從一個相對可控的問題入手:全自動溫室控制算法開發(fā)。目的就是用借助于溫室模擬器,在短時間內(nèi)開發(fā)自動控制算法,盡量少的資源,例如水和電,生產(chǎn)盡量多的食物。

溫室模擬器是一個關(guān)于溫室的系統(tǒng)化、定量化的建模問題,是對溫室的完全數(shù)學(xué)抽象。

這樣我們就知道在怎樣的氣候條件下,用怎樣的種植策略,比如將怎樣的溫度、濕度、營養(yǎng)、二氧化碳濃度、光照條件等組合,能夠有什么樣的產(chǎn)出。

所有的作物模型,都通過計算機程序進(jìn)行定量化的模擬,然后通過一定的接口暴露給控制程序,這樣程序員就可以通過簡單的控制指令去操控溫室,并在幾十秒里看到種植效果。這樣就充分利用計算機的計算能力,加快農(nóng)業(yè)技術(shù)的迭代速度。

AI根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)做出一項決策,環(huán)境就會根據(jù)不同的決策演變到下一種狀態(tài),同時給AI一個獎勵,而AI根據(jù)新的狀態(tài)再做決策。如此類推,AI通過和環(huán)境不停地進(jìn)行交互式學(xué)習(xí),獲得盡量多的獎勵。這個環(huán)境既可以是一個真實的物理環(huán)境,也可以是一個計算機仿真環(huán)境。因為計算機的成本越來越低、計算能力越來越強,在仿真環(huán)境下進(jìn)行AI訓(xùn)練就會變得非常高效,而成本則非常低。

基于上面這些想法,騰訊在首席探索官網(wǎng)大為的推動下與世界上最好的農(nóng)業(yè)大學(xué)之一——荷蘭瓦赫寧根大學(xué)開展了合作:挑戰(zhàn)用人工智能來種植!

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(圖為騰訊與瓦赫寧根大學(xué)合作種黃瓜)

在比賽中,騰訊的AI算法iGrow交出了一張漂亮的種黃瓜成績單。

iGrow在短短幾個月里,學(xué)習(xí)了相當(dāng)于一萬五千年的黃瓜種植經(jīng)驗。

在剛開始將近兩個月的時間里凈利潤是負(fù)的,因為這時一直在消耗資源,溫室也在折舊,而沒有黃瓜收成。

大概從第三個月開始有了收成,虧損在縮小。

從大概第50天開始轉(zhuǎn)虧為盈,最后的凈利潤是每平方米20歐元左右。

最后人工智能種植的凈利潤和荷蘭最優(yōu)秀的人類種植專家?guī)缀跻粯?,并且獲得了更好的二氧化碳效率。

等到2020年6月第二屆人工智能種植挑戰(zhàn)賽,復(fù)賽隊的五個AI收成均超過有20年經(jīng)驗的農(nóng)業(yè)種植專家組。其中,冠軍組實現(xiàn)畝產(chǎn)資源消耗減少16%,凈利潤增加121%。

在中國的田間地頭,最新進(jìn)展是:

在東北遼寧的黑土地上,用三個日光溫室種植番茄,其中兩個部署了iGrow方案。2020年5月試點結(jié)束后,實驗組和未改造的對照組相比,每畝每季增加了數(shù)千元的凈利潤。

具體而言,人工智能是怎么種植的呢?

AI如何養(yǎng)活“T先生”?

各種傳感器被安裝在一株西紅柿上,暫且稱它為“T先生”。T先生發(fā)出了饑餓的信號,傳感器捕獲到這一信號,并立即發(fā)送給AI大腦,AI大腦迅速做出決策,將肥料配比好,把光線調(diào)整好,開始為T先生供水。

那么,水分是把營養(yǎng)送到葉子里,還是送到果實里?

當(dāng)然,我們想讓葉子生長得更少一些、果實更大一些。于是,AI大腦不斷調(diào)整水、肥、光的比例,給予T先生刺激信號,讓它把營養(yǎng)輸送到果實中,葉子中只保留蒸騰作用所必需的水分。

當(dāng)傳感器發(fā)現(xiàn)T先生的果實收到了足夠多的養(yǎng)分,無法再吸收時,只能將水分、養(yǎng)分送到葉子中。AI大腦就做出決策,減少水分、養(yǎng)分供應(yīng),調(diào)暗光線,讓T先生休息一下。

通過不斷試驗,AI大腦收集了足夠多的數(shù)據(jù),反復(fù)訓(xùn)練構(gòu)建出西紅柿的生長模型,又不斷總結(jié)規(guī)律,發(fā)現(xiàn)T先生的兄弟姐妹們都有同樣的習(xí)慣,這就形成了新的種植模式,成千上萬公頃的西紅柿就可以按照同樣的水、肥、光進(jìn)行配比管理,這樣不僅擴大產(chǎn)量,同時還實現(xiàn)了農(nóng)作物的生理節(jié)水。

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(圖為人工智能種植的西紅柿)

舌尖上的AI

當(dāng)前AI的應(yīng)用貫穿于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品流通和食物消費的全過程。

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(圖為“AI+農(nóng)業(yè)”應(yīng)用環(huán)節(jié))

在播種前,AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析與溯源就能幫助農(nóng)民保證種子、化肥等農(nóng)用物資的質(zhì)量。

AI技術(shù)正在取代傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所仰賴的歷法與經(jīng)驗,用海量數(shù)據(jù)和信息更精準(zhǔn)地預(yù)測一切。

除此之外,AI還能給出一系列預(yù)測:今年溫度如何?降雨多不多?病蟲害嚴(yán)重嗎?市場價格走高還是降低?AI都能給出相應(yīng)建議。

這些分析結(jié)果直接用于指導(dǎo)生產(chǎn)決策和生產(chǎn)計劃,從源頭減少風(fēng)險和浪費,從而更好地迎合市場需求。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,AI技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)和遙感等技術(shù)攜手,綜合地理、氣象、水溫等多維度數(shù)據(jù),實現(xiàn)從土壤分析到農(nóng)作物生長,從天氣監(jiān)測到施肥、撒藥等多環(huán)節(jié)全方位的智能分析和控制,利用智能化工具節(jié)約人工成本和資源投入,提高種植效率和抗風(fēng)險能力。

在農(nóng)產(chǎn)品流通和消費過程中,AI通過整合生產(chǎn)數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù),有效對接供求雙方,平衡各地農(nóng)產(chǎn)品供求數(shù)量。還能通過追蹤食物供應(yīng)鏈創(chuàng)新食品分銷和食品配送方式,預(yù)測消費者需求,盡可能地減少庫存,提高周轉(zhuǎn)效率,減少流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)中的食物浪費。

本文摘自《重構(gòu)地球》

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