文章|海中天人性本身就成了问题。
到了今年，全球人口估计将达到1亿，但地球的大小不会改变，这意味着同样的土地需要养活更多的人。
也许是运气好，机器终于到了。
真正智能、真正令人惊叹的工具——机器学习算法，也许能够点燃一场新的“绿色革命”，让人类在一个日益变化无常的星球上生存。
想象一下：卫星可以自动检测干旱模式，拖拉机可以监视土地并治疗患病地块，人工智能驱动的智能手机应用程序可以告诉农民哪些疾病正在侵袭他的农作物。
忘掉稻草人吧，农业的未来将由机器主导。
数字绿色深度学习是一种强大的计算形式，程序员不必明确告诉计算机要做什么。
相反，他们训练计算机识别特定模式。
您可以将患病植物的图片和健康植物叶子的图片输入计算机并贴上标签。
机器会学习，知道什么是病虫害，知道健康的叶子是什么样子，然后判断新叶子是否健康。
生物学家 David Hughes 和流行病学家 Marcel Salathé 正是这么做的，他们对感染 26 种疾病的 14 种作物进行了实验。
。
科学家们将5万张图片传输给计算机，让它自行学习。
当专家投入新图片时，程序的准确识别概率达到了99.35%。
尽管如此，这些图像仍被处理为具有统一的照明条件和背景，以使计算机更容易理解叶子。
如果你从互联网上获取患病植物的图片并将其发送到计算机，识别准确度仅为 30-40%。
不错，但休斯和萨拉瑟希望人工智能能够为他们的应用程序 PlantVillage 提供支持，该应用程序目前允许世界各地的农民将患病植物的照片上传到论坛以供专家诊断。
为了让人工智能变得更聪明，他们不断地将患病植物的图片传输到计算机。
“从不同来源收集的图片越来越多，根据照片的拍摄方式、年份、地点等信息，算法可以选择图片进行学习，”萨拉瑟说。
寻找传染病并不是一件简单的事情。
: 有很多东西会破坏植物。
“困扰种植者的大多数疾病都是由生理压力引起的，例如钙或镁不足，或者盐和热量过多，”休斯说。
“许多人认为它们是由细菌或真菌引起的。
”如果诊断错误，农民就会遭受损失。
时间和金钱将浪费在杀虫剂和除草剂上。
未来，人工智能可以帮助农民快速、准确地找到问题的根源。
之后，人类开始介入，虽然APP可以发现问题，但只有专家才能定制解决方案。
机器学习拖拉机 美国一家名为 Blue River Technology 的科技公司推出了 LettuceBot，它看起来像普通拖拉机，但实际上是具有机器学习功能的设备。
Blue River 声称，其生菜机器人可以在田地里滚动时每分钟拍摄一株幼苗的照片，然后使用算法和机器视觉来区分哪些是生菜芽，哪些是杂草。
听起来快得令人难以置信。
机器学习技术提供商Enlitic创始人Jeremy Howard表示：“就机器学习计算和计算机视觉而言，这个速度非常好。
”他还表示，该图形芯片可以在0.02秒内识别图像。
该机器可以保持0.25英寸以内的精度，并且可以从上方精确定位和喷洒每根杂草。
如果机器的“眼睛”检测到生菜植株并确定其生长状况不佳，它也会对生菜进行喷洒。
如果不加分辨率喷雾，成本无疑太高了。
借助 LettuceBot，农民可以减少 90% 的化学品使用量。
LettuceBot机器已经投入使用，蓝河处理过的土地每年供应美国10%的生菜。
LettuceBot 如此强大的主要原因是它利用机器学习来提高机器人已经擅长的技能：准确性。
在距我们头顶数英里的轨道上，美国宇航局的陆地卫星使用远超出可见光谱的大量带宽来勘测地球表面。
所有的信息对于人类来说都是很难发现的，这很自然，但是对于机器学习算法来说，这些信息却非常重要。
这些信息对于监测农业生产状况很有价值。