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  • 日本人工智能 [日本农场用人工智能分捡黄瓜(图)]

    时间:2020-03-19 06:08:50 来源:东东创业网 本文已影响 东东创业网手机站

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    i1(GjJ-网络上运行,以判断是否是黄瓜,之后,已经被判定为黄瓜的照片接着传输到一个更大的基于Linux服务器的神经网络,来对黄瓜按照不同的特质进行分类。不过,在他能够真正使用人工智能技术分捡黄瓜之前,Makoto Koike必须先对这套系统进行“训练”,为了训练这个模型,Makoto Koike花了3个月的时间给它“喂”了7000张黄瓜照片,这些照片都是由Makoto Koike的妈妈分类贴上的标签。最后,他还建立了一个自动传送带系统,将每根黄瓜从照片拍摄站传送至程序指定的箱子。

      Makoto Koike在去年完成了对这套人工智能系统的开发,而且从某种程度上来说,它确实奏效了。不过,它对黄瓜的分类准确率还只能达到百分之七十,这样的准确率太低,他们还必须进行人工检查。而且,目前这些蔬菜还需要一个接一个的放在照片拍摄站上,也就是说,Makoto Koike的母亲还没有被“完全替代”。

      Makoto Koike认为,他所创造的系统就正是一个令人鼓舞的证明,而他目前正在研究新版本的机器,他希望新机器能够一次分析多个黄瓜。他还计划建立一个温和的输送系统,以保护蔬菜皮肤上脆弱的皮刺,因为黄瓜的皮刺往往被认为是新鲜的迹象。他期望在几年内使其人工智能分拣机的工作效率能达到与母亲一样准确,让她能有时间做别的事情。不管怎样,Makoto Koike说他已经回到了湖西市。他说,“我的计划是,今生就做个农民。”到那个时候,农民这份工作可能就看起来很不一样了。

      人工智能在农业领域的研发及应用早在本世纪出就已经开始,这其中既有耕作、播种和采摘等智能机器人,也有智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统,还有在家畜养殖业中使用的禽畜智能穿戴产品

      不过,人工智能在农业领域的应用才刚刚开始,面临的挑战比其他任何行业都要大,因为农业涉及的不可知因素太多了。地理位置、周围环境、气候水土、病虫害、生物多样性、复杂的微生物环境等等,这些因素都在影响着农作生产。你在一个特定环境中测试成功的算法,换一个环境未必就有用了。

      我们现阶段看到的一些人工智能成功应用的例子大都是在特定的地理环境或者特定的种植养殖模式。当外界环境变换后,如何挑战算法和模型是这些人工智能公司面临的挑战,这需要来自行业间以及农学家之间更多的协作。

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