微軟、騰訊、英特爾……齊聚國際AI溫室種植大賽,AiCU嶄露頭角

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今年3月,荷蘭瓦赫寧根大學發起國際人工智能溫室種植大賽(Autonomous Greenhouse Challenge),此次大賽關注的問題是「人工智能是否可以控制管理溫室中的氣候和灌溉條件,高產高效地對溫室園藝作物進行栽培管理」,旨在通過人工智能與農業的多學科的交叉碰撞,展示人工智能在溫室中的應用潛力和前景。

比賽的挑戰目標是在4個月內生產出高產量、高資源利用率的黃瓜。參賽團隊利用傳感器和錄影頭來獲取溫室氣候情況、灌溉情況以及作物生長髮育情況等相關數據,並加入自己的模型或機器學習算法,遠程控製作物生長。

大賽吸引了吸引了包括微軟(Sonoma 隊)、騰訊(iGrow 隊)、英特爾(Deep_greens 隊)等來自15個國家的14支團隊參與,AiCU在此次比賽的決賽中取得了第四名的好成績。

AiCU是一支來自中國且生活工作在荷蘭的年輕隊伍,隊員由畢業於瓦赫寧根大學及研究中心(Wageningen University & Research)和屯特大學(University of Twente)的研究生和博士組成,雖然隊員們的專業不同,但融洽的相處和默契的合作讓跨專業的交流呈現出更加精彩的碰撞。

有趣的是,由於AiCU是一只沒有金主爸爸的獨立小隊,所以初賽的時候主辦方沒有合適的稱呼,在新聞稿中也被描述成「一支六個中國人組成的隊伍」,聽起來很像「一股來自東方的神秘力量」。

問起是怎麼決定參加這個比賽時,閔錢希曦說道,「最初我通過學校的新聞得知比賽的消息,和趙星分享後我們對此都很激動,腦子里就基本浮現出來小隊的雛形。於是我們就把志同道合的朋友們(後來的隊員們)邀到Bennekom,賞櫻花,吃漢堡,於是,大家就在晚餐中愉快地決定了參加比賽」。

對於葉早和李梁來說,這是一個有趣又非常難得的機會。李梁是一個從小喜歡植物的「電子工程理工男」,和「植物學家」葉早成家後,他們在家里種滿了各種花卉果蔬,屋子里光照不足,這位工程師還自己做了「補光燈」和溫濕度、光照傳感器,讓這個小型溫室更加「智能」。

小組成員中的「植物控」們,還身兼「科技控」,都對時下最新的AI技術在農業上的潛能非常感興趣,同時也有信心可以將這兩個不同的專業領域結合起來,於是「一拍即合」之下,「AiCU」誕生了。

「AiCU」取自「AI+cucumber」,同時也有「AI+see you」的諧音。

比賽初期,由於比賽方對網路以及溫室控制的發放比較晚,初期控制的設備比較簡易,軟件控制部分是在比賽階段才逐步完善起來的。

另外,溫室傳回的植物生長數據和數據反饋的頻率非常有限,這極大限制了組員們對模型和算法的優化,使得大家對植物的整體狀態沒有很明確地把握,小組的植物專家們只能通過溫室內安裝的錄影頭來進行遠程的觀察做一些決策。

由於沒有金主爸爸的支持,硬件、資金的投入也很有限,小組的傳感器和錄影頭都是自己購買搭建的。小組成員平時都有自己的工作和學習,大家都是利用工作學習之餘的時間投入比賽。

比賽的遠程控制使用了AiCU自己的控制程序AiCU MissionControl。這個程序可以提供給團隊成員實時的溫室狀態,也會將數據直接給AI算法使用,進行相應溫室設置的優化。溫室內黃瓜植株的狀態反饋,例如每周新生長葉子數和收獲黃瓜個數/重量也會直接反饋到AiCU的軟件。

AiCU MissonControl 軟件界面

除去溫室中默認的傳感器,AiCU還設計了自己的高度集成的無線傳感器:AiCU Matchbox Sensor

AiCU Matchbox Sensor

該傳感器不需要任何有線連接,采集的溫度、光照、濕度、氣壓等數據會通過無線網路自動實時傳輸到雲端。同時,傳感器採用超低功耗技術的電池供電,可以工作長達半年以上(WiFi版本)。未來AiCU還會繼續優化無線傳感技術,將續航能力提高到以年為單位的級別。

針對溫室的設定優化,AiCU使用了機器學習中比較簡單的多項式動態回歸,使用組委會提供的模擬數據訓練機器學習模型,找到一個溫室環境和黃瓜產量的數值模型。通過數值優化的方法尋找模型中對應最優產量的溫室設定數值,並將這個最優設定通過AiCU MissonControl軟件傳入溫室控制器。

團隊在一起相處的過程中有著許許多多的小故事,大家會聚在一起分享故事背後的心得體會。

比賽開始時,團隊成員和很多朋友討論過比賽的內容,並不是每個人都看好AI或者認同AI在農業上的應用。植物與AI的其他運用的最大不同在於,植物是有生命的,AI指令的反饋成果需要植物一段時間的生長才能體現出來,最終的結果如何也並不是單一的數學模型能夠完全模擬的,需要結合植物本身的生理規律進行完善。

「AI與農業的關係」這一辯證的討論一直貫穿於團隊的整個比賽過程中。參加比賽的人並不是全部完全認同AI的,大家更多的是抱著學習的態度參與。不管大家是否對AI有信心,是否相信AI能替代人的知識經驗,沒有人知道AI能做到什麼程度。

所以,對大家來說,這次比賽的更大的意義在於探索和學習,不僅是技術上的探索和學習,也是在對人的知識經驗界限的探索,探索人和AI在未來的相處模式。

AI技術在農業的應用,AI本身並不是難點,因為AI在其他領域的快速發展已經為AI技術做了很好的鋪墊。而‘AI+農業’的難點會集中在農業本身,比如基本的農業數據就很珍貴;更進一步,植物本身就是一個隨環境千變萬化的生物,要用AI掌握植物的習性,比一般AI在機械或網路領域要難做到得多,挑戰很大。

雖然如此,但這次比賽的第一名超過了標準種植專家,也就能夠說明AI仍然能為農業發展提供新的思路與可能性,AI能學習人類,人類也能從AI獲得提升。這也是AI在各領域最大的價值。

雖然比賽已經結束,但AiCU並不會停止。團隊成員們會繼續優化算法,提升傳感器設計,積累數據和經驗。希望在不久的將來能將荷蘭溫室園藝的知識經驗,與AI相結合,融匯貫通到中國設施園藝的發展和應用中。AiCU也歡迎志同道合的你聯繫團隊,共同探討AI與溫室園藝的潛力、策略和未來。

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