騰訊用AI種黃瓜 4個月拿下國際AI溫室種植大賽亞軍
【TechWeb】12月13日訊息，今年，騰訊提出了擁抱產業網際網路的目標，這個範圍不僅侷限在第二產業，還包括農業。近日，騰訊AI在農業領域作出的一項成績引發關注，還獲得國際人工智慧溫室種植大賽的亞軍。
今年3月，荷蘭高等學府瓦赫寧根大學面向全球人工智慧團隊，發起用AI技術在溫室種黃瓜的挑戰賽。大賽吸引了包括騰訊(iGrow隊)、微軟(Sonoma隊)、英特爾(Deep_greens隊)等在內的來自15個國家的14支團隊參與。
比賽的挑戰目標是在限定4個月時間內，在指定的無差別的溫室內，利用感測器和攝像頭，獲取溫室氣候、作物發育情況等資料，加入自己的模型或機器學習演算法，遠端控制作物生長。
最後根據生產出的黃瓜產量、資源利用率和收益來評判獲勝隊伍。最終，騰訊iGrow團隊取得“AI 策略”單項第一名、總分第二名的優秀成績。
據瞭解，目前在AI+農業領域，一大技術難點在於，計算機模擬受農業生產的特點影響，與真實的農業種植之間存在巨大的鴻溝。在農業生產中，影響作物生長的因素極為複雜，種植很難標準化，環境變化也難以預測，這些因素會嚴重阻礙人工智慧的效能發揮。儘管本次比賽為環境相對可控、較易標準化的溫室黃瓜生產，但計算機模擬如何有效遷移到真實的農業種植中，依然是一大技術挑戰。
比賽中，騰訊AI Lab的AI專家根據植物學、生物學和物理學等相關學科知識進行建模，建立起模擬氣候環境和作物生長的模擬器。隨後，團隊開創性地搭建出一個農業人工智慧系統，通過創新的強化學習方法，將iGrow農業專家的知識和經驗自然地嵌入模擬器中，使人類專家能夠在種植密度、灌溉施肥、打頂剪枝等方面，實現對AI的有效干預，提高AI學習效率，最終在資源最優化的同時，最大程度地提升了作物產量。
值得一提的是，在本次大賽中，iGrow隊因減少感測器使用成本而備受好評。與其他AI種植團隊額外添加了諸多感測器不同，iGrow 隊僅利用主辦方配置的有限的感測器，便取得了十分優秀的成績。系統通過高效的資料模擬和運算，減少了不必要的感測器的使用，大大降低了智慧農業的生產成本，在市場應用和推廣上頗具潛力。
“該系統還是具備終身學習能力的超級智慧體。”騰訊AI Lab專家進一步表示，“隨著技術發展，它能利用更先進的模擬器，以及更大規模的種植實踐獲得的資料，靈活地整合人類知識和經驗，持續迭代升級。”