农作物看病问医找手机,机器学习助力农业发展
9月25日,今年九十岁高龄的袁隆平宣布一项剔除水稻中重金属镉的新成果。
近年来,农作物的纯净度越发受到关注,特别是在许多土壤污染较重的地区,如何避免污染元素在作物中的代际传播,是育种家必须考虑的问题。
此项镉元素剔除技术将扭转我国部分农作物重金属含量超标的趋势。
除了农作物重金属污染问题,害虫和植物病害一直是令5亿小农户头痛的问题。
今天,我们身体有了一些不舒服便可以上网求医,那么农作物呢?
现在,农民们有了一门新武器,那就是一个叫做Plantix的应用。
农民只要将受害庄稼的照片上传到Plantix上,应用就能快速诊断出作怪的真菌和昆虫物种,并给出如何除害的建议,避免情况超脱控制。
推出3年后,Plantix每个月被使用超过100万次,使用最多的地区是印度、巴西和南非。
在非洲,目前最大的害虫是秋夜蛾,其英文名称“fall armyworm”(直译过来是“秋天军队虫”)来源于这种害虫的侵袭方式,它们像一支训练有素的军队,所经之处庄稼均被它们拆食入腹。
这种害虫颜色鲜艳,呈毛毛虫状,它们的足迹遍及24个国家的玉米、高粱、大米和豆类田地。
根据预测,若农民不及时采取措施,比如喷洒杀虫剂,今年因秋夜蛾导致的损失将高于50亿美元。
联合国食物和农业组织(UN Food & Agricultural Organization)说每年,全球有20%至40%的庄稼因植物害虫和病害控制不当而损失。
由德国一个小团队研发,Plantix为无法接触到人类顾问的农民提供了除害指导。
“在新兴国家中,农业顾问的供需之间存在巨大的差距,”科比尼恩·哈特伯格(Korbinian Hartberger)说,他是研发出Plantix的初企PEAT的四名联合创始人之一,“需求比供应要大得多。农民们无法等两个月让农业顾问上门诊断。”
Plantix的安卓界面很简单,但其背后使用的是复杂的机器学习技术。
PEAT用数千张受害植物的图片来训练Plantix的算法,让应用能从农民上传的照片中识别出虫害的类型。
目前,PEAT每天输入大约5000张图片,Plantix能识别出多达400种疾病或害虫。哈特伯格说最常见的包括大豆和小麦锈病、霜毒和蚜虫。
除了自动图片识别功能之外,Plantix还推出了社区论坛版块,让用户能从别人上传的图片中帮忙诊断问题。
PEAT说大约20万名用户每天都使用这个服务。
Peat最初由德国政府拨款资助,目前还未产生收入。哈特伯格说将来,这个情况可能会有所改变。
比如,Plantix系统可用于空中无人机或地上机器人,它还可以将农民与农业产品销售商联系起来。目前,Plantix会向农民建议农药,但不会提及品牌名称。
“使用Plantix之外,人们使用的农药或许会更多,但用错农药的几率却降低了。
我们的贡献在于为小农户提供快速而可靠的信息,这样一来,农民无需跑到化肥店向销售员寻求建议。Plantix让用户获得更具体的帮助,”哈特伯格说。
‐End‐
文 | Fastcompany
图片 | Plantix & 网络
编辑 | 王艺 黄子君
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