如何喂饱97亿人口?农场智能化才是正解

2016-10-11 22:22:00 来源: 互联网

未来三十年内,世界人口将有巨大增长,但我们的粮食产量却跟不上人口增长的速度,因此大家都有饿肚子的风险。

虽然全球平均生育率已经进入下滑通道,但人类预期寿命的增长却意味着总人数会继续增加(这是好事,因为它意味着人们的生活质量在不断提高)。据联合国经济和社会事务部估算,全球总人口将在2050年达到97亿,比2015年增长23亿之多。

这多出来的33%人口加上全球变暖和杀虫剂滥用问题,将迫使我们对现有的农业技术进行重新思考,如何喂饱地球上的人将成为未来几十年的重中之重。

如何喂饱97亿人口?农场智能化才是正解

粮食真的不够吃了

众所周知,地球上耕地有限,超出承载能力后我们只能另寻他途。

“过去半个世纪以来,不断进步的农业技术正在逐渐提高我们的粮食产量,因此人类农业用地规模仅增长了12%,”英国机械工程师学会在2013年的一份反对粮食浪费的报告中写道。

报告还显示:“鉴于实现现在的粮食产量已经用了接近一半的可耕地,未来如果继续增加,必然会对整个自然生态系统产生影响。”

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这不是耸人听闻,最近一份名为《地球之友》的报告显示,未来要想满足欧盟人口的胃,粮食产量还得增加43%。

我们正在快速接近一个临界点,一旦到达,通过多种粮食多养牲畜根本无法解决问题,唯一能解决这一问题的就是提高现有农业的效率。

英国机械工程师学会表示,眼下每年全世界粮食产量约为40亿吨,但粮食浪费却能达到总产量的一半。除了人们深恶痛绝的餐桌上的浪费,粮食在收获、存储与运输过程中的浪费也非常严重。因此,在许多发达国家,人工智能和机器学习担起了抗击粮食浪费的重担。

高科技农业

在一些土地广阔而肥沃的国家,大规模的机械化种植早已推广多年。世界最大的农业机械制造商约翰迪尔公司(JohnDeere)表示,它们的只能解决方案小组自1997年就开始了名为“精准农业”的技术研发。

该项目最先结出的硕果诞生在世纪之交,绿星系统装配了GPS模块,可通过光标指挥农用机械的前进方向。

2002年时,它们又发布了世界上首款AutoTrac系统,随后约翰迪尔公司又不断对其进行改进,现在这款自动驾驶收割系统还在许多国家发光发热呢。

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类似AutoTrac的系统不但节省了人力,还提高了粮食种植的精确度。在GPS的指导下,AutoTrac走直线时的误差不超过3厘米。同时,在精度和效率上有了提高后,种粮食时需要的化学杀虫剂也少多了,产量自然就会有提高。

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此外,类似AutoTrac的系统还能24小时全天候工作,大大降低了人类操作员的失误率,从而减少了浪费。

未来愿景

另一个AI对农业影响最大的技术是机器视觉。加入了新技术后,农业机械就能“看到”田地里的情形了。

Cainthus是一家机器视觉公司,不过它对农业却知之甚少,眼下这家公司在都柏林与渥太华等地开辟了试验田,它们将在农业上充分释放机器视觉的威力。

最近,这家公司开发了一款面部识别系统,不过它可不是识别人的。这套系统能在6秒钟识别农场的奶牛,因此只需农民有限的介入它就能管理好牧群。而现有的所谓“智能”系统需要物理追踪设备的配合,这样容易吓到农场的牲畜。

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与此同时,Cainthus还开发了一款算法,该算法可以根据奶牛的身形来预测它是否会有残疾的迹象并及时通知农民。同时,它还能探知奶牛们是否因为抢食物而生气。

有趣的是,Cainthus还拉上了渥太华当地的另一家公司Fermentrics,该公司的机器学习技术能快速预测奶牛饲料发酵所用的时间。

此外,机器视觉惠及的不只是牲畜,Cainthus将这项技术也用到了种植上。未来农民就能对患病农作物进行靶向治疗,而非此前的广泛撒网。因此化学杀虫剂的使用剂量将大大减少,农民的种植成本将显著降低,同时还能保护生态系统。

2026年的农业

那么2026年以后的农业会是什么样的形态呢?

“我认为到时各块农田都能通过互联网或卫星无缝连接,农民在手机、平板或家中电脑上就能监控农业生产。”霍华德说道。

未来,这种智能的大规模自动化种植将提供更多数据。“这些数据可以回传到农场管理软件中成为‘养料’”霍华德说道。“大多数农场在十年内就会用上刚刚提到的新技术。”

如何喂饱97亿人口?农场智能化才是正解

今后,真正掌管农场的将不再是经验丰富的农民,AI与机器学习技术将成为做决定的关键,它们将成为粮食种植的大管家。

眼下,粮食生产面临许多挑战,气候、粮价和燃料价格的波动让种粮像是一场赌博。放眼未来,联网的农场可以实时接入气象卫星系统,获取最新的数据,粮食生产将不再靠天吃饭。

如何喂饱97亿人口?农场智能化才是正解

如果继续维持现有生产方式,2050年人类将遭遇粮食危机。但利用AI将农场智能化,我们就可以通过增加产量和减少浪费来满足23亿的新增人口了。

责任编辑:mooreelite
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