人工智能机器学习在农业中的应用

机器学习现在是我们生活中每一个人的重要组成部分。使用Netflix时，会根据AI算法显示推荐的节目。您在亚马逊上的订单历史记录通过一个程序运行，以创建一个特别适合您口味的潜在产品列表。营销人员使用自动化作为一种方式来吸引潜在的潜在客户并使当前客户与他们的公司保持联系。信不信由你，79％的顶级企业目前正以某种方式在其商业模式中使用人工智能。

乍看之下，与机器学习相关的一切似乎都涉及相对较新的产品和技术。剑桥大学现场机器人杂志的一项新研究正在挑战我们对人工智能及其应如何影响我们生活的先入之见。他们的研究和实验在农业方面取得了巨大的突破。我们将看看挑战，他们的新机器人，以及这对未来意味着什么。

这篇文章的总结标题为“ 经过实地测试的冰山莴苣机器人收获系统 ”，该文章研究了农业产业面临的挑战之一 - 收获作物。除了小麦之外，只有极少数产品可以通过机器收集。草莓，黄瓜，猕猴桃和莴苣等产品几乎不可能用机器收获，因为它们非常敏感。如果机器人没有正确校准，它会破坏水果，并在此过程中浪费金钱。

在收割时使用机器时，压力敏感性只是问题的开始。另一个巨大的问题是，机器人几乎不可能决定哪些产品被认为可以收集，哪些不是。

一种新的机器人收割机

研究背后的团队开发了一种叫做Vegebot的机器人。该机器由一台笔记本电脑组成，其中包含控制软件，六自由度机器人手臂，两个摄像头和一个末端执行器。他们的目标是使用该软件教授和编程Vegebot，以便在准备收获时收获卷心莴苣。

Vegebot使用两台摄像机来解决与AI采集相关的两个最大问题。一个摄像头安装在顶部，用于识别哪些生菜头准备采摘。他们提供了无数适合收获的生菜照片样本，该计划使用顶级相机分析田地并确定何时收获冰山。

底部摄像头连接到末端执行器。这台相机的目的是帮助Vegebot判断切割生菜时的距离。最后，对机器人手臂进行校准和测试，以确保在挤压莴苣进行收割时，它不会损坏农产品。所有这些都是通过笔记本电脑上的软件控制的。

无数个小时进入Vegebot培训，成功收获冰山莴苣。该团队在实验室内创建了受控实验，并在每次训练后继续训练机器人。随着准确度的提高，质量标准也提高了。定期添加数据点，直到Vegebot准备好进行第一次田间运行。

事实证明，该领域的前几次尝试具有挑战性。进行研究的人在进行转变时必须适应某些条件。他们面临的两大挑战是让Vegebot在不同类型的天气下正确收获，并确定在不平的地面上切割生菜的位置。结果公布后，许多人看到了AI用于收割作物的潜在希望。结论是Vegebot能够确定准备收获的莴苣，准确率为91.0％。误报的错误率为1.5％。

那么这是什么意思？

结果表明，AI与农业有很多有希望的用途。我们已经知道AI已经彻底打乱了行业的实时客户支持聊天和音乐。另一项研究显示，到2020年，80％的企业希望在其网站上使用聊天机器人技术。将这一统计数据与无数的音乐和电视应用程序在AI上运行这一事实相结合，并不难看出我们拥有这项技术的美好未来。

如果我们能够掌握娱乐中的机器学习之类的东西，那么我们最终可以大规模地在农业中实施人工智能。这项研究只是对未来事物的一种尝试。我们可能仍然需要人类来完成其他农业任务，但是生活中人们收获庄稼的需求即将结束。