农场中的人工智能：农业科技初创公司帮助除草、为农作物施肥，但仍面临数据挑战

Aigen最近推出了一款新的自动驾驶机器人，由联合创始人Rich Wurden（左）和Kenny Lee领导。（艾根照片）

工程师们正在将他们在人工智能和机器学习方面的才能带到农场。

太平洋西北地区是许多崭露头角的初创公司的所在地，它们使用人工智能来清除杂草、监测植物健康状况并识别田野中的岩石。

“我们可以为农民提供越多的技术来帮助他们解决问题，世界就会越好，”西雅图初创公司Aigen的首席执行官Kenny Lee说，该公司最近推出了一种机器人，可以自主地清除杂草并为农民收集数据。

Lee在Slack上与Aigen联合创始人Rich Wurden会面，他是前特斯拉工程师，帮助工程师将职业生涯转向解决气候问题。他们决定专注于农业。

由低能耗AI模型驱动，Aigen的机器人可以使用太阳能运行，并将实时作物信息发送到基于云的移动应用程序。

如果成功，这家初创公司将成为首批发布完全自主农业机器的公司之一，该机器不需要充电基础设施、电池或柴油。

Aigen类似于西雅图的初创公司Carbon Robotics，该公司也销售除草机器人。Carbon在30月份筹集了<>万美元，并在<>月份的GeekWire奖上获得了年度硬件/小工具/机器人荣誉。Wurden说，两家初创公司之间的区别在于Aigen是完全可再生能源的。

最近的一项分析发现，美国有200多家农业技术人工智能初创公司。

但是，农业科技公司在能够充分利用农场中的人工智能方面面临着许多障碍。

“目前农业面临的最大挑战是获取地面实况数据，并能够将其输入到大型模型中，”Wurden说。“美国或世界各地都没有大型数据集，因为这种类型的数据集收集起来非常困难且昂贵。

他说，艾根的机器人在地表附近漫游，收集距离土壤和植物仅几厘米的数据。其他公司使用无人机、物联网设备和卫星成像来训练他们的模型。

Pollen Systems是一家位于西雅图地区的农业技术初创公司，它使用航空图像和单个植物数据来训练其模型。它专注于高价值作物：酿酒葡萄、苹果、猕猴桃、鳄梨、坚果、柑橘类水果等。

花粉系统使用深度学习与视觉人工智能相结合来对植物进行分类——对植物进行计数、评估健康状况，并通过为每种类型量身定制的作物概况为各个领域提出行动建议。

“这是一项正在进行的工作：我们收集的数据和图像越多，我们的模型就越好，我们的生成人工智能解决方案就越智能，”六年前创立Pollen的前Microsoft高管Keith McCall说。

将机器学习模型应用于农业的另一个挑战是提高模型的准确性，TerraClear联合创始人兼工程副总裁Vivek Nayak说。这家位于西雅图的初创公司使用机器学习和硬件从田地中清除岩石。

“我们在适度准确的模型方面取得了很大进展，”他在上周西雅图科技周的农业技术小组讨论中说。“但是，从中等精度到高度准确的东西是非常具有挑战性的。

他说，公司可以尝试各种方法来提高其准确性和召回率。他说，这不仅仅是将输入的数据量增加一倍，而且还在计算机视觉中尝试不同的模型架构，并使用模型采样等策略和其他技术来提高整体准确性。

Nayak说，TerraClear还保留了“人类在循环中”以进行实时审查。

麦考尔说，农业中的人工智能仍处于“早期阶段”。他设想为农民提供个性化的人工智能助手，帮助他们根据实时气候分析做出有关水、杀虫剂、肥料和管理技术的决策。

麦考尔说，与其他行业不同，农民只有有限的时间来完善种植作物的方法。他说，这突出了拥有帮助他们生产作物的工具的重要性。

根据麦肯锡公司（McKinsey&Co.）的一份报告，包括成本上升在内的压力正在推动农民对购买农业技术产品更加开放。研究发现，全球39%的受访农民打算在未来两年内至少采用一种农业技术产品。

去年，在更大的科技衰退中，对农业科技初创公司的资金有所下降，并且已经反弹，但与两年前的水平几乎不同。