在美国和墨西哥的几座农场里，温室中有10 台摄像机正接连拍照西红柿的成长情况，并提交给相关软件进行剖析，辨认出可能存在的问题，比如虫害或病菌侵染……AI辨认技能的运用，正从人脸辨认、动物辨认进一步扩展到农作物病虫害检测等范畴。AI辨认技能是怎么检测病虫害的，其准确率怎么？有哪些运用难点？在农业范畴，AI还会有哪些运用？
进军农业“蓝海” 图画辨认日趋成熟
与AI在其他范畴运用比较，在农业范畴的运用可以说还是一片“蓝海”，不过，这种情况正在发作改动。近日举行的AI Challenger 2018发起了世界上首个农作物病害检测比赛，比赛供给给参赛选手近5万张标示图片，掩盖10种植物的27种病害，现在现已招引了来自世界各地的29个国家的近1200支团队参赛。
据中国计算年鉴，2016年，我国农业出产总值达5.93万亿元，占GDP的8%，但由农业病害等灾祸造成的直接丢失达0.503万亿元，占农业出产总值的8.48%。
新客科技创始人刘新农说，在农业出产中，农药运用也在急剧添加，农药残留不只会引发社会问题，还会加重对环境的污染。因而，对农作物进行准确的病害辨认并引荐合适的防治措施，创造出能为植物治病的“医师”，可以挽救农作物的生命，减少农药运用量，保证农作物的产量。
刘新农说，AI与农业病虫害做结合，首先是要树立病虫害的数据集，其次需要机器学习和图画辨认体系技能的配合，并且要保证农人运用智能手机的普及率，这样才可以使技能快速有用地传达。
AI监测病虫害首要指使用机器学习、计算机视觉等技能，选用特定的计算机算法和模型，对农业病虫害发作的光谱或图画信号进行挖掘，取得有用的数据特征，完成对病虫害情况的实时辨认和判定的过程。
农作物病害检测比赛的发起方、创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚认为，现在AI在图画辨认范畴已十分成熟，并有了相应的数据，将其运用到农业病虫害检测中难度不大。“假如可以使用参赛选手的算法，开宣布一个能实践运用的产品，对于农业开展来说，是一个十分有价值的事情。”
不可知要素多 “评脉”农作物并非易事
以往，病虫害的检测需要人工巡视，并且一旦发现不及时，就容易导致农作物大片死亡。经过AI图画辨认技能的引入，可以不停拍照和比对，供给不间断的监测和预告，节省了很多人力本钱。美国和墨西哥农场AI实践运用成果显示，农产品每周的收成提高了2%—4%。
不过，使用AI检测病虫害发作并非如此容易。有农业专家在接受科技日报记者专访时表明，运用难点首要体现在农业范畴触及不可知要素太多，如地理位置、气候水土、病虫害、生物多样性乃至微生物环境等都影响着农作物出产。因而，在运用推行过程中，其间某个要素的改动很可能就将在特定环境中现已测试成功的算法变成无效算法，进而影响检测功率。
“这也是当时AI检测技能只能运用于场景、害虫品种以及相应检测方法都相对特定化环境的原因。”该专家表明，AI检测技能还对荫蔽性较强的农业害虫或病害的监测才能有限。农业害虫自身就存在着种间相似、种内改动、姿态改动、作物遮挡等问题，从特征剖析视点来讲，会造成待辨认样本的同一品种内差异大、相近品种间差异小、特征信息缺失严峻等情况，无形中大大添加了害虫方针区分的难度。特别对于一些个别小、生境荫蔽的害虫而言，比如烟粉虱成虫体长不到2毫米，且活动才能强，使用AI对其进行检测，难度十分大。
此外，用于辅助农药的喷施过程中，从获取图画、处理剖析、喷施作业决议计划到执行喷施作业，一般答应处理的时刻十分短暂，这也对相关算法的时刻杂乱度提出了很高要求。
美国宾夕法尼亚州立大学和瑞士联邦理工学院的研讨人员树立了一个体系模型，并将其连接到一个计算机集群来构成一个神经网络。随后树立了一个具有53000多张健康及患病农作物照片的数据库，其间包含14种作物和26种病害。研讨人员使用深度学习的方法来“练习”模型寻找出一切视觉数据。最终，这个体系可以从照片中辨认出作物和病害，准确率高达99.35%。不过，美国通用人工智能协会主席、汉森机器人公司首席科学家本·戈策尔表明，假如拍照的图片不符合规范，辨认准确率会从99.35%降到30%，乃至更低。因而，要想让AI成为农业方面的“医师”，还要加强用AI的才能，让其仿照人类大脑，多维度观察学习作物病害特色从而进行判别。
有望经过AI改进当时农业技能
AI技能自身还有种种不完善之处，并且农业触及不可知要素太多，农业病虫害的品种多样、损害多元化等，因而，当时AI在农业中的运用还遭到一定的约束。但毫无疑问的是，AI技能在农业范畴具有广泛的运用前景。并且随着AI技能的不断开展和完善，将来可以经过AI改进、乃至完全改动当时的农业技能，打造“才智农业”等。
“全国有5亿农人，可以为他们处理农作物病虫害的专家可能不足5万，平均1万个农人才对应1个专家，并且一个专家一般只研讨一到两种农作物，未必能知道一切农作物的病害问题。”神农识创始人郭强说，AI农作物病害检测为处理农户需求与专业信息不对称的问题供给了处理之道。
AI农作物病害检测仅是AI在农业运用的很小一个方面，它的运用范畴是十分广泛的。比如农业专家体系，也可以叫农业智能体系，是一个具有很多农业专业常识与经历的计算机体系。运用AI技能可依据一个或多个农业专家供给的特殊范畴常识、经历进行推理和判别，模拟农业专家就某一杂乱农业问题进行决议计划。
又如农产品无损检测，即在不损坏检测对象的前提下，使用被测物外部特征和内部结构所引起的物化反响改动，来勘探其性质和数量改动，首要用于水果、蔬菜、畜禽、水产品类、经济作物和谷物籽粒等的检测与分级。随着无损检测技能的开展，AI技能将在农产品无损检测中发挥越来越重要的效果。智能农田气候猜测体系，即经过对卫星拍照图片、航拍图片以及农田间其他设备拍照的照片进行智能辨认和剖析，AI可以精确的预告天气、气候灾祸，辨认土壤肥力，庄稼的健康情况等。
