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這家創(chuàng)企正建立農(nóng)作物數(shù)據(jù)庫 幫助印度農(nóng)民用AI種莊稼

發(fā)布時間:2018-10-17 14:45:43來源:騰訊科技

  10 月 16 日消息,據(jù)外媒報道,印度農(nóng)民圖沙爾·坎布爾(Tushar Kamble)發(fā)現(xiàn)自己的辣椒植株普遍比較小,葉子也開始卷曲,他知道辣椒植株出了問題。這位 30 多歲的前學(xué)者在他占地 42 畝的土地交界處,向鄰居們請教??膊紶栆詾槔苯菲鹆搜料x或生了病。


印度農(nóng)民坎布爾拿著石榴,這些石榴和辣椒生長在同一個農(nóng)場中

  不過隨后,坎布爾嘗試了名為 Plantix 的應(yīng)用程序,并用它給他的辣椒地拍了張照片。這款應(yīng)用通過圖像識別(一種機器學(xué)習(xí)方法)對 50 個不同物種的數(shù)據(jù)庫進行了比對,兩分鐘后,他得到了不同的答案:他的辣椒沒有得到足夠的水,并且可以從微量營養(yǎng)素噴霧中獲益。

  不出幾個星期,坎布爾的辣椒就長得相當(dāng)大了。如今,他正在使用這款應(yīng)用程序幫助改變化學(xué)藥品的使用方式,這樣他就可以生產(chǎn)有機農(nóng)產(chǎn)品,并將它們出口到歐洲??膊紶栃χf:“我不依任何人來幫助我。”

  幫助一個農(nóng)民提高作物產(chǎn)量似乎顯得微不足道,但像坎布爾這樣的小農(nóng)在全球糧食生產(chǎn)中卻占據(jù)著重要地位。

  印度農(nóng)民辛德在使用 Plantix 應(yīng)用檢查作物的病害,他的成功幫助這款應(yīng)用迅速在整個印度農(nóng)作物健康領(lǐng)域普及起來

  開發(fā) Plantix 的柏林初創(chuàng)企業(yè) Peat 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官西蒙·斯特里(Simone Strey)說,全球約 70% 的糧食是坎布爾這樣的小農(nóng)生產(chǎn)的,他們在全球約有 5 億人。斯特里的公司正在利用坎布爾和其他人提供的照片,對整個印度及其他地區(qū)的農(nóng)作物健康狀況進行更全面的描述。

  2015 年,斯特里與丈夫、機器學(xué)習(xí)專家羅伯特·斯特里(Robert Strey)共同創(chuàng)辦了 Peat。如今,該公司每月有 62 萬活躍用戶,其中 80% 生活在印度。

  桑迪普·辛德(Sandip Shinde)是另一位在自家土地上使用 Plantix 的農(nóng)民,他種植番茄、花椰菜和甘蔗。盡管有 13 年的經(jīng)驗,但他認為這些應(yīng)用的自動建議系統(tǒng)以及與其他農(nóng)民的聊天網(wǎng)絡(luò)也幫助提高了產(chǎn)量。


辛德使用 Plantix 應(yīng)用檢查他的作物

  對小農(nóng)有利的事情,也可能對全球最大的農(nóng)業(yè)和化工企業(yè)有用。Peat 已經(jīng)在這兩個世界之間找到了一種初始商業(yè)模式,為化學(xué)公司 BASF 的植物識別軟件貼上了白色標簽。BASF 已經(jīng)將該軟件整合到自己的作物管理軟件 Maglis 中。

  在印度,使用 Maglis 的專業(yè)農(nóng)民往往擁有比小農(nóng)大得多的土地,而且他們使用 Peat 軟件的頻率也更高,每月約 12000 次。這家初創(chuàng)公司對其 API 每次被“調(diào)用”,或在 Maglis 上被使用時,它都會收取費用。


Peat 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官斯特里

  但 Peat 也可以利用這些大農(nóng)場的圖片來訓(xùn)練它的圖像識別算法,這可能比獲取收入更有價值。這一切都是為了建立疾病在農(nóng)作物上傳播的預(yù)測模型,從小麥到土豆再到石榴等,以及這可能對糧食生產(chǎn)的影響。

  斯特里的團隊中有個數(shù)據(jù)科學(xué)家,她還在招募更多的新員工。斯特里以前是個地理學(xué)家和土壤學(xué)家,她計劃將這些預(yù)測洞見賣給政府、保險公司和農(nóng)業(yè)供應(yīng)商,后兩者是“最有希望向其出售數(shù)據(jù)的利益相關(guān)者”。

  斯特里稱:“當(dāng)我們與種子和植物保護供應(yīng)商交談時,他們說:‘我們沒有他們需要的數(shù)據(jù)。’非洲和亞洲的農(nóng)民也是如此,他們大多在不到兩公頃的土地上耕作,相當(dāng)于一個足球場那么大。這些農(nóng)民沒有數(shù)據(jù)庫可用。”

  2014 年秋天,斯特里和丈夫在巴西進行土壤研究時,第一次想到了 Peat 的創(chuàng)意。一個村莊的農(nóng)民提到,每當(dāng)他試圖在谷歌搜索一種在當(dāng)?shù)乇环Q為“猝死”的植物疾病時,只會出現(xiàn)車禍的畫面,與農(nóng)作物毫無關(guān)系。

  由于使用當(dāng)?shù)卣Z言是個明顯的障礙,這對夫婦認為農(nóng)民可以更容易為作物拍照,并自動得到一個治療答案。


農(nóng)民辛德在使用 Plantix 應(yīng)用查看番茄作物

  如今,總部位于柏林的 Peat 擁有 25 名員工,已經(jīng)籌集了近 500 萬美元風(fēng)險投資資金,最新一輪的A輪融資由倫敦 Index Ventures 領(lǐng)投,已經(jīng)于 2017 年 12 月份結(jié)束。

  如果斯特里的應(yīng)用能繼續(xù)在發(fā)展中國家的小農(nóng)中廣泛傳播,它將展示出人工智能(或機器學(xué)習(xí)工具)的日益普及會如何將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的東西。

  作為人工智能的一種形式,圖像識別曾一度是開發(fā)人員避開的科幻領(lǐng)域。但如今,由于從谷歌、微軟、亞馬遜甚至 Facebook 都可以免費獲得現(xiàn)成的機器學(xué)習(xí)庫,“使用 AI”的行為正變得商品化,人們開始青睞于像 Peat 這樣獨特且難以獲取的數(shù)據(jù)。

  斯特里指出,Peat 使用谷歌的 TensorFlow 軟件庫作為其圖像識別工具。她談到自己的工具時說:“每個人都能做到這一點。最終,我們認為最強大的是,我們能對從用戶那里獲得的數(shù)據(jù)有更深入的理解。”
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