为了吃货!MIT用人工智能创造“气候配方”,培育更美味的食物-阿里云开发者社区

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为了吃货!MIT用人工智能创造“气候配方”,培育更美味的食物

简介:
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本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

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在麻省理工学院媒体实验室的一个透明箱子里,味似茴香的罗勒正在人工智能设计的微气候中不断成长,变成一个味道更美的罗勒。

在这个微型温室里,每个植物的生长周期能产生大约300万个数据点,然后机器学习技术驱动的人工智能会分析这些数据,进而创建出更新、更好的“气候配方”,最终可以让任何人都能在室内培养出最美味的食物。

气候,是户外农业种植最大的变数之一,热浪、风暴都影响着农作物的生长。因此研究人员预计,人工智能调控气候的温室,对于食物的种植意义重大。而且这种技术还能进一步消弭距离对食物的影响。

例如,以后可能再也不用千里迢迢把牛油果从墨西哥运到中国来,一个可以精确控制气候的温室,就能在北京重建墨西哥的气候,让牛油果树可以把异乡认作故乡。

媒体实验室的研究人员2015年开发出这一技术的原型,使用了很多传感器、自动划设别、机器视觉等技术,希望可以研究并复制食物的最佳生长条件。在这个过程中,研究人员不断尝试光照、水质等各种变量。

这个项目,被麻省理工学院媒体实验室称为:OpenAg。

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在开头提到的箱子里,每个植物都有自己独特的种植变量。最初,研究人员自己分析数据,然后改善他们的“气候配方”。直到2016年6月,研究团队开始跟AI公司Sentient合作,利用人工智能来更快的优化食物的生长环境。

“当我们第一次和OpenAg沟通时,他们说罗勒是一个快速生长的植物,但在他们的话语体系里,快速的意思是6-8周”,Sentient的首席执行官Babak Hodjat说。

这家AI公司此前帮助交易商在股票市场上寻找获利模式,因此农作物的周期对他们来说丝毫谈不上快。“想获得一个数据点要等很长的时间,所以我们换了一个方式,让AI自行决定下一组数据点要尝试什么”Hodjat说。

罗勒是交错批量生长的,所以AI可以在第一茬停止生长之前,就是用每一批的数据来改变“气候配方”的设置,从而提高食盐产量。

通过最大化植物中挥发分子数量的方式,研究人员让算法优化罗勒的风味。在这个过程中,他们发现如果来自灯泡的光照持续不断,某种特定风味的分子含量会增加895%,而另一种增加了674%。

AI还重新发现了重量和味道之间的关系:植物越大,味道越淡。

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在人工智能技术的帮助下,这个团队可以为多种目的优化“气候配方”,例如味道、成本和可持续性。而且所有的数据都是开源的。

这些开源的“气候配方”,可以帮助农民种植味道更好、更高效生长的作物,也能帮助室内农业公司节省大量的研发费用。

而这个团队想要的,是为室内农业创建一个共同的标准,就像农业的Linux。

这项研究还继续生产出更美味、更高产的食物,而且不会涉及太多的争议。“根本上,这是一种非转基因的转基因”,Hodjat说“我们不会弄乱植物的DNA,只是让植物表现出在自然环境中本来就存在的一种状态”。

看到这里,想不想搭建一个同样的系统?

以下这个地址,直接通向OpenAg的官网:

https://www.media.mit.edu/groups/open-agriculture-openag/overview/

官网上有这个项目的详细介绍,包括可以加入社区,学习最新的研究成果,以及自己动手搭建一个类似系统的指南~

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【完】

本文作者:问耕
原文发布时间:2017-06-11

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