AI賦能博物館 將在三大領(lǐng)域帶來(lái)變化

• 2018年11月26日 ZhangHongYuan來(lái)源：綜合 695 41
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  金融監(jiān)管趨嚴(yán)，融資環(huán)境寬中帶緊，科技創(chuàng)新企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)有效投資？

  中國(guó)科技創(chuàng)新基礎(chǔ)較為堅(jiān)實(shí)。中國(guó)一直重視科技創(chuàng)新的培養(yǎng)，從新中國(guó)成立之初就提出科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，近年來(lái)更是加大科研經(jīng)費(fèi)的投入，科技創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的驅(qū)動(dòng)力，是提高中國(guó)綜合...

大會(huì)上，德國(guó)人工智能研究院計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究分院院長(zhǎng)斯特里克·迪迪爾認(rèn)為人工智能將在三大領(lǐng)域帶來(lái)變化：一是數(shù)字化管理，對(duì)博物館藏品、觀眾等信息實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理;二是數(shù)字化服務(wù)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)向觀眾提供無(wú)所不在的服務(wù);三是數(shù)字化體驗(yàn)，讓觀眾以前所未有的方

“這也是當(dāng)前AI檢測(cè)技術(shù)只能應(yīng)用于場(chǎng)景、害蟲(chóng)種類以及相應(yīng)檢測(cè)方法都相對(duì)特定化環(huán)境的原因?！痹搶＜冶硎?，AI檢測(cè)技術(shù)還對(duì)隱蔽性較強(qiáng)的農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)或病害的監(jiān)測(cè)能力有限。農(nóng)業(yè)害蟲(chóng)本身就存在著種間相似、種內(nèi)變化、姿態(tài)變化、作物遮擋等問(wèn)題，從特征分析角度來(lái)講，會(huì)造成待識(shí)別樣本的同一種類內(nèi)差異大、相近種類間差異小、特征信息缺失嚴(yán)重等情況，無(wú)形中大大增加了害蟲(chóng)目標(biāo)區(qū)分的難度。尤其對(duì)于一些個(gè)體小、生境隱蔽的害蟲(chóng)而言，比如煙粉虱成蟲(chóng)體長(zhǎng)不到2毫米，且活動(dòng)能力強(qiáng)，利用AI對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)，難度非常大。

此外，用于輔助農(nóng)藥的噴施過(guò)程中，從獲取圖像、處理分析、噴施作業(yè)決策到執(zhí)行噴施作業(yè)，通常允許處理的時(shí)間非常短暫，這也對(duì)相關(guān)算法的時(shí)間復(fù)雜度提出了很高要求。

美國(guó)賓夕法尼亞州立大學(xué)和瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員建立了一個(gè)系統(tǒng)模型，并將其連接到一個(gè)計(jì)算機(jī)集群來(lái)形成一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨后建立了一個(gè)擁有53000多張健康及患病農(nóng)作物照片的數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包括14種作物和26種病害。研究人員利用深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)“訓(xùn)練”模型尋找出所有視覺(jué)數(shù)據(jù)。最終，這個(gè)系統(tǒng)能夠從照片中識(shí)別出作物和病害，準(zhǔn)確率高達(dá)99.35%。不過(guò)，美國(guó)通用人工智能協(xié)會(huì)主席、漢森機(jī)器人公司首席科學(xué)家本·戈策爾表示，如果拍攝的圖片不符合標(biāo)準(zhǔn)，識(shí)別準(zhǔn)確率會(huì)從99.35%降到30%，甚至更低。因此，要想讓AI成為農(nóng)業(yè)方面的“醫(yī)生”，還要加強(qiáng)用AI的能力，讓其模仿人類大腦，多維度觀察學(xué)習(xí)作物病害特點(diǎn)從而進(jìn)行判斷。

有望通過(guò)AI改進(jìn)當(dāng)前農(nóng)業(yè)技術(shù)

AI技術(shù)本身還有種種不完善之處，而且農(nóng)業(yè)涉及不可知因素太多，農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害的種類多樣、危害多元化等，因此，當(dāng)前AI在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用還受到一定的限制。但毫無(wú)疑問(wèn)的是，AI技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。而且隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，將來(lái)可以通過(guò)AI改進(jìn)、甚至完全改變當(dāng)前的農(nóng)業(yè)技術(shù)，打造“智慧農(nóng)業(yè)”等。

“全國(guó)有5億農(nóng)民，能夠?yàn)樗麄兘鉀Q農(nóng)作物病蟲(chóng)害的專家可能不足5萬(wàn)，平均1萬(wàn)個(gè)農(nóng)民才對(duì)應(yīng)1個(gè)專家，而且一個(gè)專家通常只研究一到兩種農(nóng)作物，未必能知道所有農(nóng)作物的病害問(wèn)題?！鄙褶r(nóng)識(shí)創(chuàng)始人郭強(qiáng)說(shuō)，AI農(nóng)作物病害檢測(cè)為解決農(nóng)戶需求與專業(yè)信息不對(duì)稱的問(wèn)題提供了解決之道。

AI農(nóng)作物病害檢測(cè)僅是AI在農(nóng)業(yè)應(yīng)用的很小一個(gè)方面，它的應(yīng)用領(lǐng)域是非常廣泛的。比如農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)，也可以叫農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)，是一個(gè)具有大量農(nóng)業(yè)專業(yè)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。應(yīng)用AI技術(shù)可依據(jù)一個(gè)或多個(gè)農(nóng)業(yè)專家提供的特殊領(lǐng)域知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬農(nóng)業(yè)專家就某一復(fù)雜農(nóng)業(yè)問(wèn)題進(jìn)行決策。

又如農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)，即在不損壞檢測(cè)對(duì)象的前提下，利用被測(cè)物外部特征和內(nèi)部結(jié)構(gòu)所引起的物化反應(yīng)變化，來(lái)探測(cè)其性質(zhì)和數(shù)量變化，主要用于水果、蔬菜、畜禽、水產(chǎn)品類、經(jīng)濟(jì)作物和谷物籽粒等的檢測(cè)與分級(jí)。隨著無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，AI技術(shù)將在農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。智能農(nóng)田氣候預(yù)測(cè)系統(tǒng)，即通過(guò)對(duì)衛(wèi)星拍攝圖片、航拍圖片以及農(nóng)田間其他設(shè)備拍攝的照片進(jìn)行智能識(shí)別和分析，AI能夠精確的預(yù)報(bào)天氣、氣候?yàn)?zāi)害，識(shí)別土壤肥力，莊稼的健康狀況等。

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