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这些科学家在训练计算机帮助农民拯救庄稼

放大字体  缩小字体 发布日期:2016-01-19  浏览次数:120
核心提示:  据国外媒体报道,想知道你种的黄瓜为何只开花不结果?也许是因为你的花全都是雄性。你的南瓜植物上的那些白点你又知道是什么
   据国外媒体报道,想知道你种的黄瓜为何只开花不结果?也许是因为你的花全都是雄性。你的南瓜植物上的那些白点你又知道是什么来的吗?一款名为PlantVillage的新应用或许可以告诉你。
  PlantVillage实质上是一个大型问答平台,全球各地的人都可以在上面提出农业方面的问题,不管是关于小花园种植,还是关于大型农场的耕作。给你的问题植物拍张照片,将它上传到PlantVillage,然后从遇过同样问题的植物学家或者普通园丁获得答案。
  作为对农民问题的人工回答的一种补充,PlantVillage的两位创始人兼流行病学家大卫·休斯(David Hughes)和马塞尔·萨拉瑟(Marcel Salathé)在研究利用机器学习技术(让计算机自学新知识,而不是通过编程学习)来使得该应用能够做诸如自动从照片识别出特定杂草种类的事情。这至少可以说是一项雄心勃勃的项目,但据休斯称,PlantVillage网站上线近两年已经吸引了50万的独立访客,其中35%来自发展中国家——这部分人非常需要这种资讯来赚钱和养口糊家。
  “我们的平台上有一个来自喀麦隆的有关油棕榈树的问题。”休斯说道,“该问题来自一位农民,他得跑到离他的农场相当远的地方给我们发电邮,上传部分照片,然后回到农场看看究竟是出了什么问题。他所在的地方相当边远。”
  不过,虽说那位喀麦隆农民还能找到电脑来发问和获得答案,但全世界还有44亿人无网可上。PlantVillage可给这些无网地区人口带来最大的影响,但在当中的农民获得廉价手机值钱,他们还是欠缺获取所需资讯的途径。然而,网络的普及率无疑将只增不减,特别是考虑到两大科技巨头Facebook和谷歌正争相将互联网带到发展中国家。
  与此同时,休斯预计,PlantVillage在可能只有一小部分人有手机上网的社区催生一种新型的创业者。PlantVillage目前获得了宾夕法尼亚州立大学哈克生命科学研究所的资助。休斯说,有40%的用户是通过手机访问PlantVillage,但“并不是每个人都有手机,也并不是人人都需要一台手机。不过,如果对互联网有很好的了解,能够跟全球各地的研究人员进行交流互动,那他或者她就可以为其他人提问和解答问题,甚至对这种服务收费。所以PlantVillage可能会催生这种中间商。当然,这种信息市场也有可能致使亟需解决其庄稼问题的农民被剥削。
  类似的系统
  事实上,以往有过一种颇为可行的类似的系统,只不过它来自政府机构。休斯指出,在19世纪40年代爱尔兰马铃薯饥荒爆发期间,政府调派农业专家到农村给农民提供建议。这种概念在欧洲得到了广泛传播,最终也传到了美国。据休斯介绍,在美国,该概念目前的存在形式是合作推广系统(Cooperative Extension System),即让有科学知识的人走到农田传播知识。“这种推广系统也从美国输出到了部分发展中国家,如印度和墨西哥,掀起了绿色革命。不过这种系统尚未进入非洲。但现在非洲已有数亿人拥有手机。我们的愿景是,进行进一步的推广,形成移动绿色革命。”
  里金·甘地(Rikin Gandhi)表示,推广项目正从这种单向信息流动变成更加均衡的信息流动,即农民不仅仅可以通过交流获取所需资讯,还可以主动分享信息。他创办的非盈利组织Digital Green在实施一种更有操作性的策略——帮助农民制作和分享其农业技术方面的视频。不过,他提醒道在传播资讯上要避免过分依靠技术。
  “PlantVillage和Digital Green都属于能够支持这种信息交流的平台。”他说,“但我想要强调的是,技术本身存在局限性,我们发现让从事农业社区的组织和个人积极参与促进这种交流。”
  休斯称,为此,PlantVillage团队一直在跟各类组织洽谈合作,包括Global Knowledge Initiative,他们在跟该组织在卢旺达合作设立农民专业合作社。
  机器技术的崛起
  也许,终有一天PlantVillage的多数任务都为技术所接管。休斯的合伙人、负责PlantVillage项目技术部分的萨拉瑟希望明年能够开始测试一项照片识别功能。该理念是:用户将他们患病的植物照片上传到数据库,然后由机器学习算法鉴别出了什么问题。
  “这很有未来主义的味道。”萨拉瑟说道,“但另一方面,我不觉得它遥不可及。我想可能有不少植物生态学家不认同我的看法,我也得说这也全然取决于我们要鉴别哪些疾病。部分疾病的鉴别极其困难,有的则十分容易。”
  可可豆荚上的黑腐病,PlantVillage创始人希望未来能够利用机器学习自动通过照片识别这种疾病
  要变得切实可用,那些算法就需要先吸收所需的知识——必须是正确的知识。不良信息会导致诊断错误,令农民的问题雪上加霜。因此,休斯和萨拉瑟在积极网罗来自美国土地补助系统(获联邦机构认可教授农业知识的大学)的专家来帮助提供有用信息。
  休斯说,“我们想要做的其中一件事是,就特定农作物的问题众包信息——但不是借助传统的群体——而是借助大学或实验室的研究人员以及种植者的力量,发问‘这是疾病X还是Y?’‘这是你认为的那种疾病吗?’然后基于这种高度特定的群体打造机器学习算法。”
  他们也在寻求从农业巨头获得帮助。据休斯称,他们一直在接洽Monsanto、Syngenta等农业公司,这些公司拥有数千名有着丰富植物病害知识的科学家。他想要那些科学家也参与到他们的项目。“毕竟,我们都得为不断增长的人口供应食物,几年后全球人口将增加20亿。”
  如果他们能够获得那些专业知识,能够获得足够多的植物疾病照片(这种照片通常都要向学术期刊等付费获取),PlantVillage也许能够将全球自给自足所需的信息传播开来。
  “令人惊讶的是,网络上影响无数人食物供给的植物疾病图片竟然没有金·卡戴珊的大屁股图片多。”休斯说,“这太可怕了。”
 
 
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