現代化農業(yè)科技發(fā)展中，人類一直希望找到最佳投入量（包括水、化肥、殺蟲劑、燃料以及勞動力等），以便更高效地種植高產作物。除了農業(yè)生物技術，人類已經在智能農業(yè)領域開始發(fā)力。這里刊發(fā)福布斯報道《傳感器、機器人和人工智能將改變農業(yè)的面貌》，以介紹其中進展。
據估算，全球人口在2050年時將達到97億。四年后，到2022年，印度人口預計將超過中國，成為全球第一人口大國。
因此，我們需要新的方法來生產食物，這些方法必須更智能，并且能夠調節(jié)我們對土地、水和能量資源的合理使用，才能夠在那時養(yǎng)活地球上的人口而不致引發(fā)糧食危機。
卡耐基梅隆大學機器人研究所的研究人員相信，上述問題的答案就藏在傳感器、人工智能（AI）和機器人中。
在一項名為FarmView的創(chuàng)新項目中，研究人員嘗試將傳感器、機器人和人工智能組合在一起，以創(chuàng)造出一組可移動的田間機器人，希望它們能夠幫助改善作物育種過程和田間管理實踐。
據負責FarmView傳感系統(tǒng)的科學家George Kantor稱，這些機器人能夠以前所未有的精準度和及時性收集農田中的數據，用于幫助緩解即將爆發(fā)的全球性糧食危機。
可移動的田間機器人能夠收集一些信息，用于幫助農民做出更好的田間管理決策，讓他們用更少的土地和水資源種植出更多、更高質量的糧食。它們甚至還能幫助作物育種家更快找出高產量的優(yōu)良品種。
一個可移動的機器人如何帶來這些改變？首先，它能夠在生長季開始之初對整個葡萄園進行檢視調查，然后結合使用電腦視覺系統(tǒng)和機器學習功能來預測收獲時的預期果實產量。有了這些數據，農民就能夠利用機器人來修剪枝葉，或是在早期去除一些果實，以達到葉片面積和果實承載量之間的最佳權衡。這種方式同時還能確保較高的果實質量，減少水資源和土壤營養(yǎng)物質的消耗。
“我們感興趣的另一個應用領域是植物育種。由于目前普遍使用手動測量技術，育種試驗的規(guī)模有限，而如果借助于機器人來收集植株的表現型數據，則能夠得到比現規(guī)模大得多的育種數據。”Kantor說：“然后，機器學習工具會將收集到的表現型數據與遺傳學和環(huán)境數據組合起來，幫助育種家和遺傳學家更好地理解遺傳因素、環(huán)境因素和植株表現之間的關系。”
Kantor補充道：“這樣的應用會逐漸加速育種過程，讓育種家在每一個生長季中都能夠對更多的植株進行評估，他們最終選擇出諸如產量或抗病等理想性狀的速度會快很多。”
Kantor說，這類加速育種的應用對發(fā)展中國家的意義尤其重大，比如撒哈拉南部的非洲地區(qū)。
FarmView創(chuàng)新項目中的可移動式田間機器人裝配有攝像頭和激光掃描儀，能夠測量植株的幾何學特征，還有一個多光譜攝像頭，能夠看見非可見光頻段的放射線，測量植株的生理功能。
“我們正在與克萊門森大學合作進行一個項目，利用機器人采集植株表現型數據來加速用作生物燃料作物的高粱的育種過程。他們提供育種和遺傳學專業(yè)技術，在南卡羅納萊州和墨西哥的試驗田中進行田間操作，我們則用我們的機器人采集必要的數據，然后雙方一起合作，確定采用哪些測量值來解釋試驗結果。”
FarmView創(chuàng)新項目還與康奈爾大學和加州大學戴維斯分校（UCD）有合作，通過主動管理葡萄藤上枝葉和果實的疏密，來提高葡萄生產的效率和質量。
據Kantor 稱，具體的想法是讓機器人裝配的感應器對果園中每一處的葡萄進行計數，并測量葉片的遮蓋面積，隨后一個決策支持系統(tǒng)就能夠向種植者提出建議，哪里的枝葉需要修剪，哪里的果實需要減少，從而保持葡萄藤蔓的平衡。
“處于良好平衡狀態(tài)下的藤蔓會結出高質量的果實，同時消耗最少量的水，”Kantor說：“康奈爾和UCD的合作者提供植物科學方法的專業(yè)知識，特別是在植物生理學領域，并通過他們的擴展項目提供對試驗田的進入權和對種植者進展的追蹤調查。”
該項目小組還曾與以馬里蘭大學為首的幾所贈地大學合作，包括喬治亞大學、科羅拉多州立大學和康奈爾大學，共同為苗圃和溫室作物開發(fā)了一個智能灌溉控制系統(tǒng)。
進展不會一蹴而就，但它們已經在為種植者獲得可操作的信息，幫助他們作出更好的決策。
機器人將如何改變農業(yè)的世界？
如果你問Kantor，他會很果斷地告訴你，機器人將從三個方面改變農業(yè)：用于生產葡萄酒和葡萄的葡萄藤蔓平衡管理；機器人采集表現型數據加速作物育種過程；以及使用傳感器網絡的智能控制灌溉系統(tǒng)。Kantor相信，在作物育種方面的應用可能會產生最大的影響。
“更進一步看，我們將開始看到機器人執(zhí)行智能操作任務，比如在蘋果園內仔細地減少花朵密度，”Kantor補充道：“這些功能將用于幫助實現我們今天為之努力的決策工具，讓機器能夠智能地完成指定的管理任務。”
（來源：基因農業(yè)網）