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AI賦能博物館 將在三大領(lǐng)域帶來變化

  • 2018年11月26日 ZhangHongYuan來源:綜合 695 41
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大會上,德國人工智能研究院計算機(jī)視覺研究分院院長斯特里克·迪迪爾認(rèn)為人工智能將在三大領(lǐng)域帶來變化:一是數(shù)字化管理,對博物館藏品、觀眾等信息實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理;二是數(shù)字化服務(wù),通過互聯(lián)網(wǎng)向觀眾提供無所不在的服務(wù);三是數(shù)字化體驗(yàn),讓觀眾以前所未有的方


“這也是當(dāng)前AI檢測技術(shù)只能應(yīng)用于場景、害蟲種類以及相應(yīng)檢測方法都相對特定化環(huán)境的原因?!痹搶<冶硎?,AI檢測技術(shù)還對隱蔽性較強(qiáng)的農(nóng)業(yè)害蟲或病害的監(jiān)測能力有限。農(nóng)業(yè)害蟲本身就存在著種間相似、種內(nèi)變化、姿態(tài)變化、作物遮擋等問題,從特征分析角度來講,會造成待識別樣本的同一種類內(nèi)差異大、相近種類間差異小、特征信息缺失嚴(yán)重等情況,無形中大大增加了害蟲目標(biāo)區(qū)分的難度。尤其對于一些個體小、生境隱蔽的害蟲而言,比如煙粉虱成蟲體長不到2毫米,且活動能力強(qiáng),利用AI對其進(jìn)行檢測,難度非常大。

此外,用于輔助農(nóng)藥的噴施過程中,從獲取圖像、處理分析、噴施作業(yè)決策到執(zhí)行噴施作業(yè),通常允許處理的時間非常短暫,這也對相關(guān)算法的時間復(fù)雜度提出了很高要求。

美國賓夕法尼亞州立大學(xué)和瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員建立了一個系統(tǒng)模型,并將其連接到一個計算機(jī)集群來形成一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨后建立了一個擁有53000多張健康及患病農(nóng)作物照片的數(shù)據(jù)庫,其中包括14種作物和26種病害。研究人員利用深度學(xué)習(xí)的方法來“訓(xùn)練”模型尋找出所有視覺數(shù)據(jù)。最終,這個系統(tǒng)能夠從照片中識別出作物和病害,準(zhǔn)確率高達(dá)99.35%。不過,美國通用人工智能協(xié)會主席、漢森機(jī)器人公司首席科學(xué)家本·戈策爾表示,如果拍攝的圖片不符合標(biāo)準(zhǔn),識別準(zhǔn)確率會從99.35%降到30%,甚至更低。因此,要想讓AI成為農(nóng)業(yè)方面的“醫(yī)生”,還要加強(qiáng)用AI的能力,讓其模仿人類大腦,多維度觀察學(xué)習(xí)作物病害特點(diǎn)從而進(jìn)行判斷。

有望通過AI改進(jìn)當(dāng)前農(nóng)業(yè)技術(shù)

AI技術(shù)本身還有種種不完善之處,而且農(nóng)業(yè)涉及不可知因素太多,農(nóng)業(yè)病蟲害的種類多樣、危害多元化等,因此,當(dāng)前AI在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用還受到一定的限制。但毫無疑問的是,AI技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。而且隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,將來可以通過AI改進(jìn)、甚至完全改變當(dāng)前的農(nóng)業(yè)技術(shù),打造“智慧農(nóng)業(yè)”等。

“全國有5億農(nóng)民,能夠?yàn)樗麄兘鉀Q農(nóng)作物病蟲害的專家可能不足5萬,平均1萬個農(nóng)民才對應(yīng)1個專家,而且一個專家通常只研究一到兩種農(nóng)作物,未必能知道所有農(nóng)作物的病害問題?!鄙褶r(nóng)識創(chuàng)始人郭強(qiáng)說,AI農(nóng)作物病害檢測為解決農(nóng)戶需求與專業(yè)信息不對稱的問題提供了解決之道。

AI農(nóng)作物病害檢測僅是AI在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的很小一個方面,它的應(yīng)用領(lǐng)域是非常廣泛的。比如農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng),也可以叫農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng),是一個具有大量農(nóng)業(yè)專業(yè)知識與經(jīng)驗(yàn)的計算機(jī)系統(tǒng)。應(yīng)用AI技術(shù)可依據(jù)一個或多個農(nóng)業(yè)專家提供的特殊領(lǐng)域知識、經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷,模擬農(nóng)業(yè)專家就某一復(fù)雜農(nóng)業(yè)問題進(jìn)行決策。

又如農(nóng)產(chǎn)品無損檢測,即在不損壞檢測對象的前提下,利用被測物外部特征和內(nèi)部結(jié)構(gòu)所引起的物化反應(yīng)變化,來探測其性質(zhì)和數(shù)量變化,主要用于水果、蔬菜、畜禽、水產(chǎn)品類、經(jīng)濟(jì)作物和谷物籽粒等的檢測與分級。隨著無損檢測技術(shù)的發(fā)展,AI技術(shù)將在農(nóng)產(chǎn)品無損檢測中發(fā)揮越來越重要的作用。智能農(nóng)田氣候預(yù)測系統(tǒng),即通過對衛(wèi)星拍攝圖片、航拍圖片以及農(nóng)田間其他設(shè)備拍攝的照片進(jìn)行智能識別和分析,AI能夠精確的預(yù)報天氣、氣候?yàn)?zāi)害,識別土壤肥力,莊稼的健康狀況等。


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