【中國傳動網(wǎng) 企業(yè)動態(tài)】 美國大陸有大約200萬個農(nóng)場，其所有者的決定影響了整個食品供應(yīng)鏈。根據(jù)一項研究，如果美國西蘭花產(chǎn)量中僅有5%沒有收獲，那么就會有超過9000萬磅的西蘭花沒有被吃掉。

為了幫助穩(wěn)定通常充滿不可預(yù)測性的市場，IBM日前推出了Watson農(nóng)業(yè)決策平臺，這是一個包含人工智能(AI)，物聯(lián)網(wǎng)和云解決方案的新平臺，共同產(chǎn)生“基于證據(jù)”的見解。它可作為托管服務(wù)提供，也是IBM針對客戶服務(wù)，人力資源，制造和營銷用例提供新的預(yù)培訓(xùn)工具包的一部分。

Armonk公司在一份新聞稿中寫道：“農(nóng)業(yè)一直是一項復(fù)雜的工作，需要種植者管理一個季節(jié)性和季節(jié)性決策的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，同時受到大自然的支配?！薄半S著來自農(nóng)場設(shè)備，環(huán)境傳感器和遠(yuǎn)程輸入的數(shù)據(jù)爆炸，依靠直覺或傳統(tǒng)技術(shù)來了解驅(qū)動產(chǎn)量變化的因素或為種植者提供指導(dǎo)是不切實際的。[我們]通過將WatsonAI應(yīng)用于數(shù)據(jù)來填補(bǔ)這一空白，從而產(chǎn)生決策支持，種植者需要做出自信，基于證據(jù)的決策?！?/p>

利用IBM預(yù)測后端的強(qiáng)大功能，Watson農(nóng)業(yè)決策平臺突出了可能影響作物產(chǎn)量的任何關(guān)鍵因素，如土壤溫度，水分含量，作物壓力，害蟲和疾病。種植者可以部署無人機(jī)，將照片發(fā)送到IBMCloud進(jìn)行基于AI的趨勢分析(例如，發(fā)現(xiàn)作物病害的跡象)，或者將植物的近距離照片提供給疾病檢測計算機(jī)視覺算法。

大型農(nóng)業(yè)經(jīng)營可以利用該平臺預(yù)測何時可以收獲以及它們將在全球市場上獲利多少。通過整理數(shù)據(jù)，他們不僅可以確定最佳灌溉，種植，施肥和工人安全實踐，還可以確定一年中銷售特定作物的理想時間。

Watson農(nóng)業(yè)決策平臺不是IBM首次涉足農(nóng)業(yè)分析領(lǐng)域。其IBMPARISGeoscope平臺利用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析衛(wèi)星圖像，天氣數(shù)據(jù)(部分來自IBM子公司TheWeatherCompany)，人口普查數(shù)據(jù)，土地利用，商業(yè)位置數(shù)據(jù)和作物預(yù)測。在巴西，其研究人員構(gòu)建了一個原型——AgroPad——它使用AI和移動應(yīng)用程序來分析土壤和水樣。在肯尼亞，IBM與TwigaFoods合作，為農(nóng)民和食品供應(yīng)商測試了一個支持區(qū)塊鏈的小額貸款平臺。

當(dāng)然，IBM并不是唯一將AI應(yīng)用于農(nóng)業(yè)的公司?？偛课挥谔乩S夫的初創(chuàng)公司Prospera利用計算機(jī)視覺軟件，現(xiàn)場攝像頭和氣候傳感器以及強(qiáng)大的云處理平臺來確定向特定地點的工廠輸送多少水。同時，笛卡爾實驗室使用通過衛(wèi)星數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來估計州和全國范圍內(nèi)的美國玉米產(chǎn)量估算，而AbundantTechnologies在其HarvestCroo自動草莓采摘機(jī)中采用計算機(jī)視覺和傳感器融合。

不過，這些創(chuàng)新不可能很快到來。聯(lián)合國估計，為了滿足地球爆炸性人口的需求，到本世紀(jì)中葉，糧食產(chǎn)量需要增加50%。運(yùn)氣好的話，人工智能將為行業(yè)提供所需的推動力。

日前推出的其他新Watson解決方案和服務(wù)，包括WatsonDiscoveryforSalesforce，旨在為客戶服務(wù)代理提供實時相關(guān)的客戶請求信息;人力資源工具，分析表現(xiàn)最佳的員工的背景，并標(biāo)記有前途的申請人;IBMWatson營銷助理;IBMIoTBuildingInsights;和WatsonSupplyChainInsights合并了天氣數(shù)據(jù)，交通報告和監(jiān)管報告，以“全面了解”全球供應(yīng)問題。

IBM表示，它已與20個行業(yè)和80個國家/地區(qū)的客戶在“數(shù)千次合作”中部署了WatsonAI解決方案。它包括DeluxeCorporation，BuzzFeed，H&RBlock，IngersollRand，Subway，十大汽車公司中的七家，以及其客戶中八家來自十大石油和天然氣公司。