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AI種番茄!騰訊xWUR智慧溫室大賽預賽揭曉,農科院和三星等五隊挺進決賽

2020-11-18 13:14:42 其他

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本文將介紹由騰訊與歐洲頂級農業大學 WUR(荷蘭瓦赫寧根大學)共同舉辦的第二屆“國際智慧溫室種植大賽”預賽情況,

9月20日,騰訊與歐洲頂級農業大學 WUR(荷蘭瓦赫寧根大學)共同舉辦的第二屆“國際智慧溫室種植大賽”預賽結果揭曉,經過24小時黑客馬拉松溫室演算法模擬賽的激烈角逐,成員來自三星電子、中國農科院、先正達(全球第一大農藥、第三大種子農化公司)及首爾大學等的 5 支國際隊伍脫穎而出,

決賽隊將從 12 月起挑戰用 AI 和 IoT 物聯網等前沿技術遠程控制溫室種植番茄,力爭達到五大目標:品質好、產量高、能耗少、自動化、技術可遷移,探索未來智慧農業的最大技術可能

本屆大賽參賽隊充分體現了跨學科與國際化特點,吸引了全球頂級的農業與 AI 領域的企業、大學和研究機構參與,組成來自 26 個國家的 21 支團隊,超過 200 名專家與學生,

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騰訊首席探索官網大為先生解釋了專案初衷和騰訊不斷推動科技向善的背景:“在地球面臨人口增長和氣候變遷等‘大問題’時,探索AI+人類生存七大要素FEW-HESS(食物、能源、水、健康、環境、安保)刻不容緩、至關重要,騰訊的使命是 ‘通過互聯網服務提升人類生活品質’,將AI等前沿技術的應用方案,擴展到對食 物、能源和水等整個體系的全域優 化和全面自動化上,將釋放出驚人的生產力,當年輕的AI技術與古老的農業碰撞,會有諸多挑戰與難題,這需要我們的耐心、創新、甚至是靈光一閃,才能把握背后的無限機遇,希望來自不同國家、不同學科的跨界人才通力合作,用技術為地球打造更美好的明天,”

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騰訊深度參與了大賽的賽制設計與評審,希望推進最高效的演算法與技術方案的設計,本屆比賽對AI與IoT技術方案提出更高要求,大賽評委之一、騰訊AI Lab “AI+農業”業務負責人羅迪君博士介紹了三大優化:“第一,我們升級了預賽使用的種植模擬器,讓參賽隊能更快速容易獲得仿真溫室結果,讓 AI 演算法有充足資料樣板做演算法策略改進,第二,除作物重量,考核指標加入番茄甜度,加大優化難度,對AI演算法的優越性提出更高要求,第三,預賽和決賽的傳感器和控制介面保持更高一致性,讓AI演算法更能從預賽的資料中學習種植經驗,另外,評審團隊組成也提高了技術背景的成員比例,”

5支頂尖團隊預賽獲勝,將挑戰真正的AI種番茄
本屆大賽吸引了眾多全球知名企業、大學和研究機構參與,其中包括三星、歐姆龍等國際著名企業,享譽荷蘭及世界的智慧農業技術公司,一些初創企業,以及來自中國、美國、日本、韓國、荷蘭等國家的頂級研究機構和大學,21支參賽隊伍充分體現出跨學科與國際化的特點,其成員涵蓋農業種植和AI技術專家與學生,來自26個不同的國家,總人數超過200名,

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在9月12日的黑客馬拉松預賽中,眾多隊員親臨荷蘭瓦赫寧根大學賽場,其他成員則通過Skype、電話和電子郵件在線參與,經過連續24小時的激烈角逐,5支團隊成功獲取決賽入場券,他們是:

  • AiCU

    成員來自荷蘭瓦赫寧根大學,恩智浦半導體(NXP Semiconductors), Evertill Co.,Ltd,IGMPR Flower, Parks & More, Ibeo Automotive, Amsterdam UMC, CGI, Rotterdam.AI, Port Of Rotterdam-Fordata(大部分隊員曾參與去年首屆大賽)

  • DIGILOG

    成員來自三星電子,首爾大學,韓京國立大學,比利時列日國立大學, A-net, EZFarm, FARM8, Spacewalk

  • IUA.CAAS

    成員來自中國農業科學院,國家農業資訊化工程技術研究中心,先正達Syngenta Seeds B.V等

  • The Automators

    成員來自荷蘭瓦赫寧根大學,Delphy, 30 MHz(大部分隊員也曾參與去年首屆大賽)

  • Automatoes

    成員來自 Van der Hoeven Horticultural Projects, TU Delft, Keygene, Hoogendoorn Growth Management

黑客馬拉松評分主要由三部分組成:團隊構成(20%)、人工智能方法(30%),以及虛擬西紅柿種植凈利潤( 50%),在國際評審團面前,各個團隊展示了他們的團隊組成(評判要素為多學科、國際化、來自不同公司或學識訓構),以及在氣候、灌溉施肥和作物生長方面自動控制溫室的AI方法(重點關注創新、功能強、可擴展等),

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在虛擬番茄生產環節中,各團隊獲得了由瓦赫寧根大學開發的氣候和番茄作物種植模擬器,它能創造一個虛擬植物農場,讓參賽隊伍在類似游戲的競爭中比較演算法優勢并不斷優化策略,參賽隊伍要確定溫度、光照量、二訊訓碳濃度和許多種植相關引數(如莖密度)的理想設定點,與其他團隊競爭更高的凈利潤,理論上有可能達到比現實種植高10倍的經濟利潤,但實際情況中,作物的生長反應有時會背離預期,

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在去年的首屆大賽中,AI演算法展現了巨大潛力,在4個月的黃瓜生產中實作了17%的凈利潤增長,今年大賽將繼續利用AI和IoT物聯網等前沿技術,挑戰在6個月內遠程控制溫室種植番茄,并向5個目標不斷邁進:品質好、產量高、能耗少、自動化、技術可遷移,

從12月開始,這5支優勝團隊要將虛擬資料與瓦赫寧根大學的真實溫室結合,利用攝像頭或其他傳感器等收集溫室氣候及作物生成資料,打造 AI 演算法優化作物種植決策與溫室遠程控制方案,再利用仿真溫室環境的模擬器進行效果測驗與模型迭代,從而創造一個可控環境下的通用人工智能種植方案,后續比賽情況將在活動官網上持續與公眾分享:

www.autonomousgreenhouses.com

產學研一體化,共探智慧農業未來

近年來,隨著人工智能技術不斷發展,其應用已逐漸滲入農業生產全程序,機器學習、計算機視覺、大資料分析和云計算等是其中應用最為廣泛的技術,

在產前階段,人工智能可通過對土壤成分的檢測分析,選擇適宜種植的作物品種,合理施肥,另外,還可幫助篩選和改良農作物基因,達到提升口味、增強抗蟲性、增加產量的目的,

在產中階段,人工智能技術可識別作物品種、病害程度和雜草生長情況,實作智能預防和管理病蟲草害,減少經濟損失,而針對傳統農業“看天吃飯”的缺陷,利用機器學習技術處理衛星影像資料,可預測天氣等環境變化對作物的影響,提前應對,

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在產后階段,具有計算機視覺的機械臂可進行農產品售前品質檢測、分類和包裝等作業;用大資料分析市場行情,可幫助農產品電商運營,引導企業制定更靈活準確的銷售策略;通過人工智能遺傳演算法和多目標路徑優化數學模型,可對物流配送路徑進行智能優化,完善生鮮農產品供應鏈等,

人工智能技術在現代農業生產全階段的滲入,對推進農業的自動化、資訊化和智能化,提升農業生產的質量與效率具有重要意義,但技術發展和應用并非一蹴而就,

除了與歐洲頂級農業大學WUR舉辦國際性智慧溫室種植大賽,騰訊 AI Lab 還在今年與中國農科院資訊所成立智慧農業聯合實驗室,探索農業與AI、IoT、大資料、云計算與機器人等結合的跨學科前沿研究,打造中國智慧方案,

在產業側,騰訊還相繼與中糧集團、廣東粵旺農業集團、深圳壹家倉、仲愷農業工程學院等簽訂戰略協議,從產業側開展智慧農業深度合作,戰略布局農業互聯網,希望從產學研用一體化生態建設中,共探智慧農業的未來,

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標籤:AI

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