人工智能可以在农机作业时为提供实时的土壤养分分析，提升产量

美国连续创业者杰克·奥斯兰和内特·斯托里发表一篇论文认为，人工智能技术可以在农机作业时为种粮农业提供实时的土壤养分分析。

在过去的一年里，土壤行动团队一直致力于开发一款由人工智能驱动的产品，能够实时感知土壤的营养状况。尽管之前有其他公司尝试过革新土壤测试技术，但联合创始人杰克·奥斯兰和内特·斯托瑞表示，如今可用的AI工具使得曾经困难或几乎不可能的事情成为可能。

“土壤是未知且被误解的，”斯托里说道，“我们可以利用人工智能来更好地了解土壤，我们的目标是开发出相应的仪器来解决这个问题。”

土壤行动正在推进的解决方案包括构建模型和训练模型，将近红外光谱技术与人工智能相结合。其目标是重新设计传统的取样、运输、农艺建议、处方文件和应用流程，同时实现这些过程的实时化。他们将在今年秋天进行农场示范。

在创立土壤行动之前，这两位商人第一次见面是在12年前，他们共同创立了室内农业初创公司Plenty。Stoorie在Plenty的工作期间，专注于通过算法营养创新来提高产量。

他说:“我进入室内农业是因为这是一个最有可能提高产量的领域。我对产量非常感兴趣。在室内，你可以控制一切并测量它——在那些系统中，一切都可以被知道，并控制过程的每个部分:根区温度、气体成分等。”

现在，斯托里和奥斯兰想把这些经验带到外面，带到实地。

“我们非常擅长理解如何采用算法方法来提高产量。这是关于理解产量方程，将其分解，优化各个方面，并重新设计它们，”斯托里说。“在行播作物中，土壤是最重要的部分，为了解决产量方程我们知道相关变量，然后开始管理。”

系统是什么样子的？

目前，beta版产品装在一个3英寸x6英寸的钢管中，可以安装在任何类型的工具或设备上，每50英尺自动测量4英寸到6英寸深。

“真正的最终目标是让每台设备驾驶舱都安装一个具备人工智能功能的代理，能够实时向你提供关于你所在领域情况的测量数据，”斯托里说道。“这是一个专注于优化产量的人工智能代理。”

第一次测试是在爱荷华州北部进行的。

奥斯兰说:“我们正在基于从实地收集的数据构建模型，我们正在使用深度学习来吸收所有信息并帮助理解相关性。我们可以看到那里的一切，但我们无法理解那里的一切。这是我们目前工作的重点。”

“土壤采样圣杯”

当它准备上市时，土壤行动计划旨在提供测量氮、磷和钾两种形式的结果。未来还将添加其他作物营养素。

“每位与我们交谈的专家都说我们不能在土壤取样中使用NIRS，但物理学家说我们可以，”奥斯兰说。“我们花了两周时间使用沙子并操控它进行NIRS测量，我们的深度学习模型能够以一种经典统计方法所不能的方式解开数据。现在，关键是我们能用这些更新的工具快速解决土壤养分问题。”

在创立土壤行动之前，这两位商人第一次见面是在12年前，他们共同创立了室内农业初创公司Plenty。Stoorie在Plenty的工作期间，专注于通过算法营养创新来提高产量。

他说:“我进入室内农业是因为这是一个最有可能提高产量的领域。我对产量非常感兴趣。在室内，你可以控制一切并测量它——在那些系统中，一切都可以被知道，并控制过程的每个部分:根区温度、气体成分等。”

现在，斯托里和奥斯兰想把这些经验带到外面，带到实地。