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10 月 16 日消息,據外媒報道,印度農民圖沙爾·坎布爾(Tushar Kamble)發(fā)現自己的辣椒植株普遍比較小,葉子也開(kāi)始卷曲,他知道辣椒植株出了問(wèn)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(chóng)或生了病。
不過(guò)隨后,坎布爾嘗試了名為 Plantix 的應用程序,并用它給他的辣椒地拍了張照片。這款應用通過(guò)圖像識別(一種機器學(xué)習方法)對 50 個(gè)不同物種的數據庫進(jìn)行了比對,兩分鐘后,他得到了不同的答案:他的辣椒沒(méi)有得到足夠的水,并且可以從微量營(yíng)養素噴霧中獲益。
不出幾個(gè)星期,坎布爾的辣椒就長(cháng)得相當大了。如今,他正在使用這款應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)有機農產(chǎn)品,并將它們出口到歐洲??膊紶栃χ?zhù)說(shuō):“我不依任何人來(lái)幫助我。”
幫助一個(gè)農民提高作物產(chǎn)量似乎顯得微不足道,但像坎布爾這樣的小農在全球糧食生產(chǎn)中卻占據著(zhù)重要地位。
印度農民辛德在使用 Plantix 應用檢查作物的病害,他的成功幫助這款應用迅速在整個(gè)印度農作物健康領(lǐng)域普及起來(lái)
開(kāi)發(fā) Plantix 的柏林初創(chuàng )企業(yè) Peat 聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官西蒙·斯特里(Simone Strey)說(shuō),全球約 70% 的糧食是坎布爾這樣的小農生產(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(gè)印度及其他地區的農作物健康狀況進(jìn)行更全面的描述。
2015 年,斯特里與丈夫、機器學(xué)習專(zhuān)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(wàn)活躍用戶(hù),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,但他認為這些應用的自動(dòng)建議系統以及與其他農民的聊天網(wǎng)絡(luò )也幫助提高了產(chǎn)量。
辛德使用 Plantix 應用檢查他的作物
對小農有利的事情,也可能對全球最大的農業(yè)和化工企業(yè)有用。Peat 已經(jīng)在這兩個(gè)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(zhuān)業(yè)農民往往擁有比小農大得多的土地,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“調用”,或在 Maglis 上被使用時(shí),它都會(huì )收取費用。
Peat 聯(lián)合創(chuàng )始人兼首席執行官斯特里
但 Peat 也可以利用這些大農場(chǎng)的圖片來(lái)訓練它的圖像識別算法,這可能比獲取收入更有價(jià)值。這一切都是為了建立疾病在農作物上傳播的預測模型,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(gè)數據科學(xué)家,她還在招募更多的新員工。斯特里以前是個(gè)地理學(xué)家和土壤學(xué)家,她計劃將這些預測洞見(jiàn)賣(mài)給政府、保險公司和農業(yè)供應商,后兩者是“最有希望向其出售數據的利益相關(guān)者”。
斯特里稱(chēng):“當我們與種子和植物保護供應商交談時(shí),他們說(shuō):‘我們沒(méi)有他們需要的數據。’非洲和亞洲的農民也是如此,他們大多在不到兩公頃的土地上耕作,相當于一個(gè)足球場(chǎng)那么大。這些農民沒(méi)有數據庫可用。”
2014 年秋天,斯特里和丈夫在巴西進(jìn)行土壤研究時(shí),第一次想到了 Peat 的創(chuàng )意。一個(gè)村莊的農民提到,每當他試圖在谷歌搜索一種在當地被稱(chēng)為“猝死”的植物疾病時(shí),只會(huì )出現車(chē)禍的畫(huà)面,與農作物毫無(wú)關(guān)系。
由于使用當地語(yǔ)言是個(gè)明顯的障礙,這對夫婦認為農民可以更容易為作物拍照,并自動(dòng)得到一個(gè)治療答案。
農民辛德在使用 Plantix 應用查看番茄作物
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(wàn)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 月份結束。
如果斯特里的應用能繼續在發(fā)展中國家的小農中廣泛傳播,它將展示出人工智能(或機器學(xué)習工具)的日益普及會(huì )如何將大量數據轉化為有價(jià)值的東西。
作為人工智能的一種形式,圖像識別曾一度是開(kāi)發(fā)人員避開(kāi)的科幻領(lǐng)域。但如今,由于從谷歌、微軟、亞馬遜甚至 Facebook 都可以免費獲得現成的機器學(xué)習庫,“使用 AI”的行為正變得商品化,人們開(kāi)始青睞于像 Peat 這樣獨特且難以獲取的數據。
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(shí)說(shuō):“每個(gè)人都能做到這一點(diǎn)。最終,我們認為最強大的是,我們能對從用戶(hù)那里獲得的數據有更深入的理解。”
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