一台田间“小货车”实现10分钟内“测土+种植方案智能生成”
在***科技创新2030“脑科学与类脑研究”相关课题的支持下,中国电子科技南湖研究院与浙江农林大学、浙江聚贤盛邦农业科技有限公司一起建成了国内***“类脑智慧农业示范项目”,并落户于杭州市临安区太湖源镇的水果笋产业园。据悉,现场仅用一台可多地转场的田间“黑科技小货车”,通过“感算融合、类脑云端协同、稀疏计算”的类脑智能计算模式,实现了对临安雷笋种植的10分钟内“测土+种植方案智能生成”,有效缓解了雷笋种植中的测土配肥时间紧和成本高的问题(之前第三方测土长达1-2周,容易耽误雷笋***佳施肥时机,同时因为单亩检测价格昂贵无法大批量检测)。4月13日,农业农村部信息中心及临安区政府相关领导也到场进行详细考察,重点关注和积极探讨了这种“高效精准低成本”的类脑智慧农业模式及其“便民利民”的实际效果。
优势:类脑智能在智慧农业领域的提效降本优势将逐步显现
人工智能在农业领域有着广泛的应用前景,但一直以来受限于农业传统物联网感知设备部署成本高、测量精度低、知识模型复杂、数据量积累少等问题,从现场感知到种植决策一直难以高效打通。一些专家甚***认为,部分智慧农业项目脱离实际,对农户还造成了负担。
而采用新一代的类脑智能计算架构,类似于“从眼睛看到大脑想”的一体化神经传输处理过程,具有“云端协同、感算融合、时空敏感、适应模糊和稀疏计算”的特点。这种模式能感知一定***度的模糊数据,通过类脑模型快速做出“局部聪明合理”的决策,而非强调数据和模型“大、全、准”,从而大幅提高智能决策速度,并大幅降低设备部署成本和能耗。
以临安雷笋项目为例,之前复杂的化学测土过程相对***,但需要1-2周时间而且需要专人做专业分析来诊断配肥,即使采用了智能化数据模型方法仍然较为复杂,同时单亩检测价格昂贵;而采用类脑智能则仅需一个便携式光谱测量设备快速收集土壤的部分成分,结合稀疏知识和数据模型来推测,就可以给出相应处置方案,很像人脑经验产生的不用太***但是不误农时效果的“土方子”。
方案:“一台车”作为大脑中枢,竟然如此聪明的秘密
在临安雷笋示范项目现场,来自浙江聚贤盛邦公司的总经理林汉良以及中国电科南湖研究院的产品经理代金杰,向来访的农业农村部信息中心领导演示了相关产品,引发了不小的关注。现场的一台轻便的小货车中充满了黑科技,放置着智能光谱测土仪、显示屏幕,以及连接着测土配肥等种植方案的“专家模型”。据代金杰介绍,这台车由浙江聚贤盛邦公司与南湖研究院共同设计,这台车如此聪明是源于三项“黑科技”的秘密加持:
一是智能光谱仪,可以实现上门测土服务。农户只需在小程序中发起测土服务申请,聚贤盛邦公司工作人员就会驾驶这台智慧车上门为农户提供服务,通过南湖研究院与浙江农林大学共同研发的智能光谱测土仪采集土壤养分数据,并自动上传到类脑云平台上的专家模型(感算融合)。
二是在类脑云平台上有一个“类脑种植专家模型”。这个专家模型通过对不同竹林类别、不同生长阶段的施肥经验进行融合,形成雷笋种植模型;在获取到农户新的测土数据后,种植模型会生成与土壤相匹配的个性化配肥方案,指导配肥作业。据现场观察的案例,类脑种植专家模型可以在几分钟内就生成相关方案。
三是模型与测量仪器之间可反复进行校正。类脑种植专家模型还会根据以往数据经验,来校正光谱测土仪的数据偏差,降低光谱仪相对于化学法土壤测量的误差问题。
通过以上三项“黑科技”,就完整解决了农业种植“测土配肥***后一公里”的低成本部署以及快速衔接问题。现场的领导认真听取了这台智慧农业“小货车”的完整服务流程汇报,对其便民利民的优势给予了充分肯定。据悉,临安当地建设基于类脑智能数字化种植系统***终是要解决的笋标准化生产的问题,规范农户按照标准化的生产规程来进行种植管理,满足雷笋中的“水果笋“高品质要求、形成水果笋特色产业基地,从而打造“水果笋”这一临安特色农产品名片。
未来:类脑智能计算及其行业应用成为新热点
据相关报导,类脑智能计算仍可基于现有的硅基芯片基础,但会通过模仿人脑和神经形态的设计思路,来实现更有效率乃***革命性的计算架构模式、突破存储墙及功耗墙限制,并为通用人工智能发展探索新的路线。因此,类脑计算被认为是即将到来的未来产业,多国科研机构和企业都在积极布局(如英特尔、IBM、英国曼彻斯特大学、美国斯坦福大学、韩国科学技术院等)。在类脑相关创新领域中,我国涌现出了以清华大学类脑中心为代表的高校科研群体,以及以中国电子科技南湖研究院为代表的研发机构。
其中,中国电子科技南湖研究院是中国电子科技集团有限公司与嘉兴市政府共同建设的重大创新平台。临安雷笋(水果笋)智慧农业示范项目是南湖研究院成功落地的***农业类项目,今后还将逐步延伸到农作物智能育种等相关领域。此外,南湖研究院还将启动建设类脑智能相关的***平台——“脑启云与脑启社区”,为多个行业的类脑计算的***提供支持。
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