微软希望其算法能够帮助农民和地球

能否在不破坏地球环境的情况下养活世界人民？众多致力于解决这一问题的科学家、组织、公司和农民中，微软就是其中之一。昨天，这家科技巨头开源了他们所谓的未来农场工具包。这是一套旨在提高粮食产量、降低成本和环境影响的算法。

“土壤并没有变得更肥沃，”2014 年创立微软农业研究部门的 Ranveer Chandra 说道。“水位正在下降；还有气候变化。如何让世界以可持续的方式种植更有营养的食物？最有前景的方法之一是数据驱动农业。”

农业是全球第五大温室气体排放源，占年排放量的 11% 以上。然而，农业是人类生存不可或缺的一部分，并且正面临干旱等气候变化相关极端天气事件的威胁。

[相关：为什么机器人农业之路充满不确定性]

受此困境的启发，微软研究院八年前成立了农业研究部门，目标是创造“农民增强型”技术，如新发布的 FarmVibes.AI。FarmVibes.AI 内部有一套算法，旨在帮助华盛顿农民兼软件工程师 Andrew Nelson 等农业专家提高规划、种植、收获和分配作物的准确性。自 2017 年以来，微软研究院团队一直在 Nelson 占地 7,500 英亩的农场上测试 Project FarmVibes，今年春天，他仅使用一种除草剂就节省了 35% 的成本。借助微软和他在计算机科学领域的背景，Nelson 在运行 Project FarmVibes 算法的同时，还驾驶无人机并在地面上放置传感器。这些工具让他能够创建地图，以便有策略地喷洒除草剂，并了解种植的理想种子深度。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使用。

沃土

FarmVibes.AI 只是 Project FarmVibes 计划发布的多款软件中的第一款，旨在提高农业的精准度和生产力。第一款软件包括 FarmVibes.AI 套件中的四个主要组件。其中一个组件 Async Fusion 使用地下传感器以及无人机和卫星图像来绘制选定土地上养分和水分分布图，为农民提供有关肥料和种子应放置位置的信息，从而减少过度施肥和浪费。

还有 SpaceEye，这是微软于 2021 年 12 月宣布的另一个现已开源的 FarmVibes.AI 程序，它可以从卫星图像中以数字方式去除云层，使农民能够检测杂草生长的位置，从而更准确地施用除草剂。“SpaceEye 拍摄雷达图像，信号穿过云层，”Chandra 说，揭示了下面之前被遮蔽的土地。“然后我们使用我们开发的另一种人工智能方案，称为部分观察 GAN，我们开始预测云层下方的图像是什么，”Chandra 补充道。

FarmVibes.AI 的另一款工具 DeepMC 通过从分布式传感器网络收集温度、气压、湿度、辐射、降水、风等信息以及从本地站点收集的预报数据，为农民提供超本地化的气候预测。这些微气候预测让农民能够根据农场的具体条件定制种植什么和何时种植。

“对于我们的某些化学药剂，如果使用后遇到霜冻，产量会减少 40%，”纳尔逊说。“问题是，我们对该地区的天气预报非常笼统，而且我们这里有连绵起伏的山丘。有时山顶和山脚之间的温差可能达到 10 到 20 度，因此在农作物层面使用局部 DeepMC 会带来很大的不同。”

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。当植物（包括纳尔逊的农作物）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，这些植物将这些碳储存在自己的生物质中，从而有助于去除大气中的碳。土壤是由腐烂的植物构成的，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，尽量减少对土壤的破坏，他们可以帮助促进封存的最佳条件。通过“假设”工具，农民可以了解农场的条件与耕作方法如何才能最好地让他们储存碳。这可能会为农民创造额外的收入来源——碳信用额，在热门初创公司 Indigo Ag，农民每年每英亩可获得高达 30 美元的收入。

但当然，植物并不是农业中最大的温室气体生产者；而是动物——更具体地说，是奶牛。尽管微软没有对动物进行过那么多测试，但钱德拉表示，这些工具可以重新用于测量牲畜的排放量。“与安德鲁驾驶无人机测量作物压力的方式类似，我们让无人机飞过牧场上的奶牛。你可以看到它们是如何移动的，它们是如何排便的，”钱德拉说。

尽管这项技术目前还不打算直接供农民使用，但除非你恰好是像尼尔森这样的软件工程师，但它现在是开源的，这确实为微软的合作伙伴（如 Land O' Lakes 和美国农业部）提供了一条途径，可以利用这些算法开发产品并将其发布给农民，Chandra 说。

[相关：工业化农业能成为一种向善的力量吗？ ]

FarmVibes.AI 的发布是在 John Deere 宣布计划将新型自动拖拉机推向市场后不久。John Deere 表示，它将在 2030 年前建立一个完全自动化的农业系统。这一发展与微软农业项目的发展方向一致。“我们有在自动拖拉机领域工作的合作伙伴，”Chandra 说道。“我们希望我们的精准农业工具能够为拖拉机提供动力。我认为挑战在于如何在更微观的规模上做到这一点？这就是我们正在研究的一些问题。”

尼尔森表示，FarmVibes 的成功最终在于它能够整合现有的工具，而这些工具以前都是各自独立工作或难以叠加的。现在，尼尔森能够在 18 分钟内绘制出一张地图，标明他应该在田地里喷洒农药的位置。以前，这需要几天时间。“这绝对是垫脚石，”他说。

10 月 7 日更正：本文已更新，澄清了 2014 年成立的是微软的农业部门，而不是 Project FarmVibes。此外，本文还更新，澄清了纳尔逊现在能够在 18 分钟内绘制他的田地地图，而不是在这么短的时间内喷洒农药。