能否在不破坏地球的情况下养活全世界的人口？在这个问题上，许多 科学家、组织、公司和 农民 都在努力，其中也包括微软。昨天，这家科技巨头 开源了 他们称之为“未来农场工具包”的东西。这是一套旨在提高粮食产量、同时降低成本和环境影响的算法。
“土壤越来越贫瘠，”微软农业研究部门创始人 Ranveer Chandra 于 2014 年表示。“水位在下降；然后还有气候变化。你如何让世界以可持续的方式生产更多营养食品？数据驱动农业是最有前景的方法之一。”
农业是全球第五大温室气体排放源，占 每年排放量的 11% 以上。然而，它对人类生存至关重要，并且正因气候变化相关的 极端天气 事件（如干旱）而面临危险。
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受此困境的启发，微软研究院八年前成立了其农业研究部门，目标是创建“增强农民能力”的技术，例如新发布的 FarmVibes.AI。FarmVibes.AI 包含一套算法，旨在帮助像华盛顿州农民兼软件工程师 Andrew Nelson 这样的农业工作者在规划、种植、收获和分发作物方面提高准确性。自 2017 年以来，微软研究院团队一直在 Nelson 的 7,500 英亩农场测试 FarmVibes 项目，今年春天，仅在一种除草剂上他就节省了 35%。在微软的帮助和他在计算机科学方面的背景下，Nelson 驾驶着无人机，并在地面上放置传感器，同时运行 FarmVibes 项目的算法。这些工具共同使他能够创建地图，战略性地喷洒除草剂，并了解播种的最佳深度。现在，其中一些算法正在开源，这意味着任何人都可以下载、重新分发和编辑它们以供自己的使用。
沃土
FarmVibes.AI 只是 FarmVibes 项目计划发布的几款软件中的第一款，旨在提高农业的精准度和生产力。第一个版本包括 FarmVibes.AI 套件中的四个主要组件。其中一个组件 Async Fusion 使用地埋传感器以及无人机和卫星图像，绘制选定地块的养分和水分分布图，为农民提供有关应放置肥料和种子的信息，从而减少过量施肥和浪费。
然后是 SpaceEye，这是微软于 2021 年 12 月宣布的另一款现已开源的 FarmVibes.AI 程序，它可以数字方式去除卫星图像中的云层，并使农民能够检测杂草的生长位置，以便更精确地施用除草剂。“SpaceEye 使用雷达图像，信号会穿过云层，”Chandra 说，揭示了其下方先前被遮挡的地表。“然后我们使用我们开发的另一种 AI 方案，称为部分观测 GAN，并开始预测云层下方的图像，”Chandra 补充道。
FarmVibes.AI 的另一款工具 DeepMC，通过收集分布式传感器网络和当地气象站的预报数据，将超本地化气候预测带给农民，这些数据包括温度、压力、湿度、辐射、降水、风等。这些微气候预测使农民能够根据其农场特有的条件定制他们种植的作物和种植时间。
“对于我们的一些化学品，如果你施用后发生霜冻，你会损失 40% 的产量，”Nelson 说。“问题是，我们的天气预报对该地区来说非常笼统，而且我们有起伏的山丘。有时山顶和山底之间可能相差 10 到 20 度，所以拥有 DeepMC 在作物层面的本地化预测非常重要。”
碳捕获
至于可持续性，FarmVibes.AI 有一个“假设”分析工具，可以估算农业对碳封存的影响。当包括 Nelson 的作物在内的植物进行光合作用时，它们会吸收空气中的温室气体二氧化碳。然后，这些植物将碳储存在自身的生物质中，从而有助于去除大气中的碳。土壤是由腐烂的植物组成的，是 世界上最大的陆地碳汇。如果农民选择通过保护性耕作等方法采取预防措施，并尽量减少对土壤的干扰，他们就可以帮助促进有利于固碳的条件。通过“假设”工具，农民可以了解他们农场的条件结合农业方法如何最有效地储存碳。这可能会为 碳信用 市场中的农民创造额外的收入来源，在流行的初创公司 Indigo Ag，每英亩每年可带来高达 30 美元的收入。
但当然，在农业中，温室气体的主要产生者不是植物；而是 动物——更具体地说，是牛。尽管微软在动物方面的测试不多，但 Chandra 表示，这些工具可以被重新用于评估牲畜的排放。“就像 Andrew 驾驶无人机测量作物胁迫一样，我们在牧场上空驾驶无人机查看牛。你可以看到它们是如何移动的，它们是如何排便的，”Chandra 说。
尽管这些技术尚未直接供农民使用，除非你碰巧是一位像 Nelson 这样的软件工程师，但它现在是开源的，这为微软的合作伙伴，如 Land O’ Lakes 和美国农业部，提供了开发这些算法并向农民发布产品的途径，Chandra 说。
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FarmVibes.AI 的发布是在 John Deere 宣布计划推出新的自动驾驶拖拉机之后不久。John Deere 表示，他们计划在 2030 年前建立一个 全自动农业系统。这一发展符合微软在农业项目上的发展方向。“我们有在自动驾驶拖拉机领域工作的合作伙伴，”Chandra 说。“我们希望我们的精准农业工具能够集成到拖拉机中。我认为挑战在于如何在更微观的尺度上做到这一点？这正是我们正在研究的一些内容。”
最终，FarmVibes 的成功在于它能够整合以前独立工作或难以叠加的现有工具，Nelson 说。现在，Nelson 可以在 18 分钟内绘制出一张他应该喷洒农田的地图。以前，这需要几天时间。“这绝对是循序渐进的，”他说。
10 月 7 日更正：本文已更新，以澄清是微软的农业部门于 2014 年成立，而不是 FarmVibes 项目。此外，已更新以澄清 Nelson 现在可以在 18 分钟内绘制出他的农场地图，而不是在此时间内喷洒农田。
