[釘科技編譯] 綜合《theverge》和《TC》消息:2018年,谷歌母公司Alphabet的moonshot部門透露,在研究如何將機器學習應(yīng)用于農(nóng)作物生產(chǎn)。最近,其被稱為“Mineral”的數(shù)字化農(nóng)業(yè)項目正式宣布。其研發(fā)了一款“越野機器人”,可以在農(nóng)作物上巡游,逐一檢查每棵作物,生成需要的農(nóng)業(yè)“大數(shù)據(jù)”,以適應(yīng)農(nóng)業(yè)發(fā)展。

項目負責人Elliott表示,該項目專注于大規(guī)模的可持續(xù)食品生產(chǎn),目前其重點是:“基于人工智能、仿真、傳感器、機器人等方面的突破,開發(fā)和測試一系列軟件和硬件原型”。

這包括一個巡回“植物車”,該車已部署在田野中以收集“植物大數(shù)據(jù)”。這種機器可以智能地、不厭其煩地在田間巡視,不停歇地進行繁瑣而重復(fù)的檢查。

巡回“植物車”由太陽能電池板供電,車內(nèi)的精密相機和機器感知工具可以識別田間問題并分析植物特征。

然后,該團隊將收集到的數(shù)據(jù)與衛(wèi)星圖像和天氣數(shù)據(jù)相結(jié)合,以使用AI技術(shù)為植物如何生長創(chuàng)建預(yù)測模型。

過去幾年中,巡回“植物車”已經(jīng)應(yīng)用于加利福尼亞的草莓田和伊利諾伊州的大豆田,收集每種植物的高質(zhì)量圖像,并對漿果和豆子進行計數(shù)和分類。研究小組已經(jīng)分析了甜菜、瓜類、漿果、生菜、油料種子、燕麥和大麥等。

Mineral團隊稱將與植物育種者、種植者、農(nóng)民和其他農(nóng)業(yè)專家合作,提出切實可行并具有現(xiàn)實意義的解決方案。 (釘科技綜合《theverge》和《TC》消息編譯)