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美國無人機公司執行長:盤點10個還沒成熟的智農科技

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「人工智慧、無人農場、影像辨識」是科技農業的熱門關鍵字,這些技術真的已經落實在產業了嗎?美國農用無人機服務公司「Satshot」執行長Nathan Faleide先生在9月時發表了犀利的評論文章,點破智慧農業的迷思。文中他以「have gotswept up in the hype and illusions of what some of these things promise.」中譯:(大多智慧科技)淪於炒作和過度吹噓。

{原文語句:I feel many have got swept up in the hype and illusions of what some of these things promise.}

Nathan列出10個智慧農業科技,並提出這些科技尚未成熟的原因(we just aren’t ready for yet)。他也呼籲新創企業必須重新檢視智慧農業的實際應用現況,並針對困境調整發展方向。
人工智慧(機器學習)的決策系統與產量預測服務
(
AI/ML and Yield predictions)

人工智慧與機器學習是智慧農業科學中最熱門的研究領域,許多業者將AI技術導入產品中,但效果不彰。畢竟農田裡環境、生物、與人為操作等的變因太多了,就研究發展進度而言,目前仍停留在資料累積的階段。
「產量預測研究」從來就不是新奇的概念。事實上各國政府部門已經有相當長久產量預估經驗(只是從來沒有精準的預測結果)。過去缺少蒐集大數據的工具,現在得以快速累積更多數據讓結果更精準。但這也僅僅是在變數非常少的狀態下的預測結果,未來還需要AI和影像辨識技術互相結合才能看見成效。




無人農場與高光譜影像分析技術
Automated agronomy and Scalable hyperspectral imagery data)

無人農場(automated agronomy)的管理模式,到現在仍然沒有成功案例。想在開放的大田系統裡做到完全自動化的病蟲草害管理,或是只倚賴運算結果產出的「自動化決策系統」都不太可行。

因為田裡有太多環境與生物變數,而且電腦決策目前通常還是無法令人信賴。
NDVI(歸一化植被指數, Normalized Difference Vegetation Index)是最常見的光譜影像技術,技術人員可以分析植物反射光譜資料,藉此評估作物的生長狀態,然後…