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再创新高!自动化温室种植大赛,AI超20年经验农业专家

本文作者:贝爽 2020-06-11 15:06
导语:“最佳智慧种植解决方案”来自Automatoes团队,他们种植的小番茄亩产资源消耗减少16%,净利增加121%

阿里、网易争夺“养猪”大业日益激烈,而腾讯为何只钟情于温室种植?

据联合国粮农组织预测,截止2050年,全球人口将突破90亿,与此同时,全球又面临着土地资源紧缺、土壤污染、土地流失等破坏问题。如何在有限耕地增加农业产出,提高亩产利润?或许是AI助力智慧农业的当务之急。

6月10日,腾讯AI Lab对外宣布,本届温室种植大赛冠军组Automatoes,实现亩产资源消耗减少16%,净利增加121%,且多个参赛团队AI收成超过20年经验的农业专家。

再创新高!自动化温室种植大赛,AI超20年经验农业专家

所有AI组净利润均超越了专家参照组(303号为专家组)

Automatoes团队夺冠,亩产资源消耗减少16%

本届大赛是由腾讯AI Lab携手世界著名农业学府荷兰瓦赫宁根大学(下称WUR)联合举办,全称“国际智慧温室种植挑战赛”。

今年有来自26个国家的21支队伍,共200多人参加,赛制要求参赛团队在6个月内,用 AI 和 IoT 物联网等前沿技术优化种植决策,远程自动控制温室种植,生产出高产量、高品质、低能耗的小番茄。

再创新高!自动化温室种植大赛,AI超20年经验农业专家

本届大赛的目的是通过人工智能与农业种植专家的通力合作,驱动AI温室控制能力。在提高农作物产量的同时,降低资源消耗,增加利润,满足日益增长的人口所需。

这已经不是第一届了。早在2018年,腾讯AI Lab便于WUR达成合作,打响了进军AI温室种植的第一枪。不过,第一届的课题的是:种黄瓜。当时微软、英特尔、中国农科院等顶级企业与机构均有参加。最终大赛在微软第一,腾讯“AI策略”单项第一,总分第二的成绩中收尾。

第二届最终评选出的“最佳智慧种植解决方案”来自Automatoes团队,他们种植的小番茄亩产资源消耗减少16%,净利增加121%。充分展现了AI决策与温室控制的应用潜力。参赛团队远程控制温室种植的基本模式是:用传感器监测温室气候(包括温度、湿度等),摄像头获取作物不同阶段的发育情况(苗期、花期、果期),再将两者收集到的数据导入自己的模型或机器学习算法中。

再创新高!自动化温室种植大赛,AI超20年经验农业专家

因此,数据采集和AI算法两项可以说是决定农作物最终生长情况和培育方案优劣的关键。据了解,大满贯获得者Automatoes团队正是取胜于先进的AI算法。他们采用的数据驱动算法MPC,相比于经典控制算法MPC,它安全性更高,对于复杂非线性随机系统可达到更精准的控制效果。

如此说来,似乎很简单。事实上AI助力温室种植道阻且长。

24小时自动化监控,AI优化种植决策

近些年,或因国家政策支持,或便于农田管理,温室种植越来越成为一种普遍的现象。这种温室大棚为AI技术提供了很大应用空间。番茄、黄瓜是其中的主要农作物,需要监测和控制的变量很多,因此,也能够更好地体现出不同种植策略的技术优势。

从气候环境来讲,影响温室小番茄的因素有采集空气/土壤湿度、温度、二氧化碳浓度、光照强度、时长、通风情况、施肥/灌溉量等;从生长周期来看,有育苗期、生长期、成熟期等,不同周期对气候环境的需求不同。这些相互交叉的种种因素,在过去全靠农户凭“感觉”把控,而现在有了更为精准的技术检测。

试点顾问、有多年种植经验的资深农业技术员刘建华证实说,作物在不同的生长周期对温室环境有不同要求。以温室温度为例,传统小番茄种植中,农民应在苗期、花期、果期设定不同温度,但很难精准识别每个时刻下环境和作物生长状态的细微变化,从而判断对应的理想温度。

在这方面,腾讯提供了一种行之有效的解决方案。腾讯AIoT智慧种植方案iGrow,采用loT传感器,实时、准确、自动地监测温室的气候环境,可以有效地取代农户们的感性判断。另外,集成了大量农业种植专家经验的iGrow温室仿真器,可快速做出种植模拟,15秒可模拟82个生长周期。最后,结合不断优化的强化学习AI算法可以帮助农户做出更加理性的种植决策。

再创新高!自动化温室种植大赛,AI超20年经验农业专家

iGrow方案在辽宁温室试点

以上可以看出,“数据”是智慧种植方案的基础,也是核心。但数据样本少、质量参差不齐、难以标准化是目前无法忽视,且完全解决的问题。数据可以简单地拆分为三个维度:变量、数量,以及质量。所有关于数据的收集和运用都处在持续优化中。因此,目前所取得的成就也是阶段性的,未来还有极大的探索空间。相比于第一届,本届腾讯AI Lab和WUR在优化数据集方面做出了新的尝试和调整。比如肥料控制、留页/留果数,以及透光型、透气型、遮光型3种遮光变量的增设,有助于更加全面、精细化的监测农作物的生长。

同时,传感器的更新迭代,以及通风系统、遮光系统、加热系统、气肥机、混LED补光灯等设备/系统的支持,也可以使数据质量得到极大改善。不过,温室无病虫害会多少也会让仿真值有一定误差。

试点成功,iGrow规模化量产有望达成

AI助力农业的最终价值在于提高农作物亩产产量,减少资源浪费,同时进一步扩展至实现大规模,标准化生产。近日,在与农业大省辽宁合作的试点种植中,第一期小番茄每亩每季提升数千元净利润。腾讯AI Lab的再次验证了其智慧种植解决方案iGrow实现规模化量产的可行性。

试点中,第一期使用当地三个日光温室种植番茄,其中两个部署了iGrow方案的实验组。实验组和未改造组比较来看,AI决策和自动化控制在温室种植中优势明显。2月倒春寒,温度骤降,未改造组的农户参考往年经验设定固定温度,短期间3次控温,气温波动大,且温室保温性差;而再来看实验组,经过大量数据训练后的AI系统能够实时监控温室气候,配合卷帘、放风机等自动化控制技术,实时调控温度,有效避免了恶劣天气对农作物生长的影响。

再创新高!自动化温室种植大赛,AI超20年经验农业专家

同时,24小时实时监控、管理农作物,还可以帮助农户减少人力成本。据了解,辽宁的iGrow方案包含传感器、控制器、边缘网关等工具,在腾讯云上搭建配套PaaS平台,种植决策和温室控制均可自动执行,农民只需要在种植、采摘、设备日常维护之外做少量基础农活。

整体来看,辽宁1期试点取得的成果,初步验证了智慧种植方案在国内落地的可行性。但最终能够完成技术迁移,实现标准化量产还存在很多挑战。不过,道阻且长,行之将至,期待不久的将来,腾讯能够在AI+农业的产学研一体化生态建设中,做出更出色的成绩。

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引用来源:

国际智慧温室种植挑战赛官网:http://www.autonomousgreenhouses.com/
腾讯温室种植挑战赛果视频:https://v.qq.com/x/page/s09790sb2n2.html

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