Alphabet的 X實驗室已經(jīng)揭開了其最新moonshot項目，該公司稱之為 Mineral 的計算農(nóng)業(yè)項目。

      項目負責人Elliott Grant稱，該項目的側(cè)重于食大規(guī)?？沙掷m(xù)糧生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)，重點是“基于人工智能、模擬、傳感器、機器人等方面的突破，開發(fā)和測試一系列軟件和硬件原型”。

      在網(wǎng)站上寫道，為了養(yǎng)活地球上不斷增長的人口，在未來 50 年里，全球農(nóng)業(yè)需要生產(chǎn)比過去 1 萬年更多的糧食——而此時氣候變化正在使我們的農(nóng)作物減產(chǎn)。

      Grant解釋稱，在過去幾年，其團隊一直在開發(fā)我們稱之為計算農(nóng)業(yè)的工具，農(nóng)民、育種者、農(nóng)學(xué)家和科學(xué)家將依靠新型的硬件、軟件和傳感器來收集和分析有關(guān)植物世界復(fù)雜性的信息。

      首批工具之一是一種類似四輪漫游車原型，Mineral 小組稱之為“植物車”，通過混合使用攝像機、傳感器和其他機載設(shè)備來研究作物、土壤和其他環(huán)境因素。然后，團隊利用收集到的數(shù)據(jù)，并將其與衛(wèi)星圖像和天氣數(shù)據(jù)相結(jié)合，利用機器學(xué)習和其他人工智能訓(xùn)練技術(shù)，創(chuàng)建適合植物何生長的預(yù)測模型。

      礦物研究小組表示，他們已經(jīng)在使用原型研究伊利諾斯州的大豆和加州的草莓。

      在過去的幾年里，植物車已經(jīng)在加州的草莓田和伊利諾斯州的大豆田穿行，收集每一棵植物的高質(zhì)量圖像，并對每一顆漿果和每一顆豆子進行計數(shù)和分類。

      到目前為止，該團隊已經(jīng)分析了瓜類、漿果、生菜、油籽、燕麥和大麥等一系列作物從發(fā)芽到收獲的過程。

      Grant表示，Mineral小組將與植物育種者、種植者、農(nóng)民和其他農(nóng)業(yè)專家合作，提出切實可行的解決方案，并在現(xiàn)實中獲益。