乾明 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI
如果你用谷歌搜索“AI+农业”或者“人工智能+农业”,就会发现与AI在其他领域的应用相比,农业依旧是未经广泛开垦的“蛮荒之地”。 专注新农业服务的新客科技创始人刘新农表示,这背后的原因有很多,基本上可以归结为三个原因:缺乏数据,人才稀少,鲜有关注。 但现在,情况有了变化。8月底,AI Challenger 2018联合新客科技发起了世界上首个农作物病害检测竞赛。竞赛中,会给参赛选手提供近5万张标注图片,覆盖10种植物的27种病害。 据悉,从开始比赛到现在,已经吸引了来自世界各地的29个国家的近1200支团队参赛。 从这个竞赛的情况来看,AI+农业,似乎正在迎来春天。 AI+农业 AI+农业,是一个非常广泛的领域。今年的AI Challenger竞赛只选择了其中的一个方向:农作物病害检测。 虽然只是其中的一个方向,但影响力不容小觑。据中国统计年鉴,2016年,由农业病害等灾害造成的直接损失超5000亿元,占农业生产总值的8.48%。 刘新农介绍说,在农业生产中,农药使用也在急剧增加。这不仅导致农药残留引发社会问题,还会加剧对环境的污染。对农作物进行准确的病害识别并推荐合适的防治措施,不仅对于农业生产意义重大,对于改善整个社会经济环境也有帮助。
在将AI应用到病虫害检测领域的时候,数据是关键。 本次竞赛,新客科技是数据支持方。据刘新农介绍,新客科技已经积累了近百万张带有标注的图片,涵盖数十个农作物品类的20余种常见农作物病害。
虽然整个数据集的规模不大,但收集标注农业数据与收集标注其他领域的数据集不同。不仅门槛比较高,而且还会受到农作物生产周期的影响。 “收集农业数据,需要有一定的专业知识,农作物病虫害是有程度的,只有专业的技术人员才能准确地标注出来,”刘新农说。“而且,农作物成长是有规律的,数据收集只能顺应这个过程。” 竞赛的发起方创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚表示,目前人工智能在图像识别领域已经非常成熟了,有了相应的数据,将其应用到农业病虫害检测中难度不大。 “如果能够利用参赛选手的算法,开发出一个能够实际运用的产品,对于农业发展来说,是一个非常有价值的事情,”他说。
关于比赛 农作物病害检测竞赛正处于第一阶段,即模型训练与双周赛。参赛选手可以在平台下载训练数据集、验证数据集、测试集A,在本地进行算法设计、模型训练及评估,并将生成的预测结果提交至平台,参加竞赛。 根据官方赛程,第一阶段将会持续到11月11日。 11月13日、14日,会进行模型决赛。选手的模型在测试数据集B集上的预测结果将会作为排名依据。 12月18日、19日,最后一次榜单排名前五的队伍会进行现场答辩。 竞赛奖金也很丰厚。冠军奖金高达50000元。
如果你对这个竞赛感兴趣,现在参加还来得及,报名截止时间是11月11日。 关于AI Challenger “AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台,致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求,推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。 AI Challenger以服务、培养AI人才为使命,打造良性可持续的AI科研与应用新生态。目前AI Challenger平台已经吸引了来自81个国家、1000家大学和公司的AI人才来这里学习、竞赛、交流、成长。
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