10月16日消息，據(jù)外媒報道，印度農(nóng)民圖沙爾·坎布爾(Tushar Kamble)發(fā)現(xiàn)自己的辣椒植株普遍比較小，葉子也開始卷曲，他知道辣椒植株出了問題。這位30多歲的前學(xué)者在他占地42畝的土地交界處，向鄰居們請教�？膊紶栆詾槔苯菲鹆搜料x或生了病。

　　不過隨后，坎布爾嘗試了名為Plantix的應(yīng)用程序，并用它給他的辣椒地拍了張照片。這款應(yīng)用通過圖像識別(一種機器學(xué)習(xí)方法)對50個不同物種的數(shù)據(jù)庫進行了比對，兩分鐘后，他得到了不同的答案：他的辣椒沒有得到足夠的水，并且可以從微量營養(yǎng)素噴霧中獲益。

　　不出幾個星期，坎布爾的辣椒就長得相當(dāng)大了。如今，他正在使用這款應(yīng)用程序幫助改變化學(xué)藥品的使用方式，這樣他就可以生產(chǎn)有機農(nóng)產(chǎn)品，并將它們出口到歐洲�？膊紶栃χ�說：“我不依任何人來幫助我。”

　　幫助一個農(nóng)民提高作物產(chǎn)量似乎顯得微不足道，但像坎布爾這樣的小農(nóng)在全球糧食生產(chǎn)中卻占據(jù)著重要地位。

　　開發(fā)Plantix的柏林初創(chuàng)企業(yè)Peat聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官西蒙·斯特里(Simone Strey)說，全球約70%的糧食是坎布爾這樣的小農(nóng)生產(chǎn)的，他們在全球約有5億人。斯特里的公司正在利用坎布爾和其他人提供的照片，對整個印度及其他地區(qū)的農(nóng)作物健康狀況進行更全面的描述。

　　2015年，斯特里與丈夫、機器學(xué)習(xí)專家羅伯特·斯特里(Robert Strey)共同創(chuàng)辦了Peat。如今，該公司每月有62萬活躍用戶，其中80%生活在印度。

　　桑迪普·辛德(Sandip Shinde)是另一位在自家土地上使用Plantix的農(nóng)民，他種植番茄、花椰菜和甘蔗。盡管有13年的經(jīng)驗，但他認(rèn)為這些應(yīng)用的自動建議系統(tǒng)以及與其他農(nóng)民的聊天網(wǎng)絡(luò)也幫助提高了產(chǎn)量。

　　對小農(nóng)有利的事情，也可能對全球最大的農(nóng)業(yè)和化工企業(yè)有用。Peat已經(jīng)在這兩個世界之間找到了一種初始商業(yè)模式，為化學(xué)公司BASF的植物識別軟件貼上了白色標(biāo)簽。BASF已經(jīng)將該軟件整合到自己的作物管理軟件Maglis中。

　　在印度，使用Maglis的專業(yè)農(nóng)民往往擁有比小農(nóng)大得多的土地，而且他們使用Peat軟件的頻率也更高，每月約12000次。這家初創(chuàng)公司對其API每次被“調(diào)用”，或在Maglis上被使用時，它都會收取費用。

　　但Peat也可以利用這些大農(nóng)場的圖片來訓(xùn)練它的圖像識別算法，這可能比獲取收入更有價值。這一切都是為了建立疾病在農(nóng)作物上傳播的預(yù)測模型，從小麥到土豆再到石榴等，以及這可能對糧食生產(chǎn)的影響。

　　斯特里的團隊中有個數(shù)據(jù)科學(xué)家，她還在招募更多的新員工。斯特里以前是個地理學(xué)家和土壤學(xué)家，她計劃將這些預(yù)測洞見賣給政府、保險公司和農(nóng)業(yè)供應(yīng)商，后兩者是“最有希望向其出售數(shù)據(jù)的利益相關(guān)者”。

　　斯特里稱：“當(dāng)我們與種子和植物保護供應(yīng)商交談時，他們說：‘我們沒有他們需要的數(shù)據(jù)。’非洲和亞洲的農(nóng)民也是如此，他們大多在不到兩公頃的土地上耕作，相當(dāng)于一個足球場那么大。這些農(nóng)民沒有數(shù)據(jù)庫可用。”

　　2014年秋天，斯特里和丈夫在巴西進行土壤研究時，第一次想到了Peat的創(chuàng)意。一個村莊的農(nóng)民提到，每當(dāng)他試圖在谷歌搜索一種在當(dāng)?shù)乇环Q為“猝死”的植物疾病時，只會出現(xiàn)車禍的畫面，與農(nóng)作物毫無關(guān)系。

　　由于使用當(dāng)?shù)卣Z言是個明顯的障礙，這對夫婦認(rèn)為農(nóng)民可以更容易為作物拍照，并自動得到一個治療答案。

　　如今，總部位于柏林的Peat擁有25名員工，已經(jīng)籌集了近500萬美元風(fēng)險投資資金，最新一輪的A輪融資由倫敦Index Ventures領(lǐng)投，已經(jīng)于2017年12月份結(jié)束。

　　如果斯特里的應(yīng)用能繼續(xù)在發(fā)展中國家的小農(nóng)中廣泛傳播，它將展示出人工智能(或機器學(xué)習(xí)工具)的日益普及會如何將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的東西。

　　作為人工智能的一種形式，圖像識別曾一度是開發(fā)人員避開的科幻領(lǐng)域。但如今，由于從谷歌、微軟、亞馬遜甚至Facebook都可以免費獲得現(xiàn)成的機器學(xué)習(xí)庫，“使用AI”的行為正變得商品化，人們開始青睞于像Peat這樣獨特且難以獲取的數(shù)據(jù)。

　　斯特里指出，Peat使用谷歌的TensorFlow軟件庫作為其圖像識別工具。她談到自己的工具時說：“每個人都能做到這一點。最終，我們認(rèn)為最強大的是，我們能對從用戶那里獲得的數(shù)據(jù)有更深入的理解。”