官宣了：谷歌母公司正式涉足农业，Mineral有望改造全球农业面貌
谷歌的母公司 Alphabet 本周正式公开推出 “Mineral”。这是自 2017 年以来一直在谷歌旗下的 X 公司中秘密孵化的农业科技商业项目，而如今它已经“毕业”，成为一间成熟的 Alphabet 子公司。
Mineral 旨在为食品、农业和技术领域的公司提供基础和可操作的数据和分析，以更好地了解自然的食品供应系统，并找到新的和改进方法来管理农业食品行业，以应对气候变化。
Mineral 要解决的是多年来阻碍数字农业进步的关键问题：高质量、多样化和可扩展的农业数据集水平低下。
根据 Mineral 首席执行官 Elliot Grant 的说法，人工智能、机器学习和农业传感领域仍处于早期阶段，而该行业迫切需要足够的数据，因此 Mineral 创造基础技术以帮助其他公司更快发展的机会。
正如 Elliot Grant 所说，Mineral 正在大规模收集数据。它将专有的传感技术，使用一种搭载摄像头且能够收集大型图像数据集的漫游车 “Don Roverto”，再与来自卫星图像、农场设备和公共数据库的大型、多模式、非结构化的世界农业数据集相结合。
此外，Mineral 还在进行植物研究，目的是能够为客户提供关键分析和见解，比如作物遗传学、环境影响和农场管理实践之间的关系。
据悉，Mineral 已经对全球 10% 的农田进行了调查和分析，并表示到 2050 年将从任何一个农场提取和分析的数据点数量在 2014 年的基础上增加 20 倍以上，而 2014 年平均每天采集到 190,000 个数据点。
利用这些数据，Mineral 开发了 80 个高性能机器学习模型，以帮助企业、农民、研究人员和育种家预测作物产量、增加产量、防治害虫和杂草、减少浪费、最大限度地减少化学品和水使用并减少农业对地球的影响。
广泛而可靠的数据集对于人工智能和机器学习的有效性至关重要。在其他变化较小，周期比农业短的行业，收集可重复的数据容易得多。随着农作物的生长、天气的变化、杂草和病虫害的出现，农业中数据每天都在变化！
Elliot Grant 强调了收集农业数据之困难，环境之严酷，特别是从低水平的数据开始解决每天都在变化的问题的复杂性，这是一个非常难以解决的人工智能问题。一些 Mineral 的团队成员是从其他非农业行业加入的，他们普遍认为该项目比预期要难得多，并对此感到惊讶。
为了增强其数据集，Mineral 甚至创建了非常逼真的植物模拟图像，以用它们来训练模型，即使漫游车从未在现实世界中见过这种植物。
数据是关键，但人工智能和计算能力也取得了相当大的发展，使 Mineral 能够充分利用母公司 Alphabet 深厚的专业知识、人力和数字基础设施。
据悉，Mineral 项目多年来一直与三个核心合作伙伴客户密切合作，以帮助开发其平台。首先是美国主要的浆果生产商怡颗莓（Driscoll's），他们早就将人工智能引入了业务流程，包括与谷歌的一些机器人技术合作。
此外，还有先正达集团和全球粮食安全组织 CGIAR，都对农作物种质有着深入的了解。
Mineral 还开始与新客户合作，包括许多农业和食品行业最有影响力的公司和研究机构，正利用该平台更深入地了解植物，发现更具弹性的作物，增加产量，并提高农企和农民的利润。
Mineral 目前仍在探索商业模式，包括为公司和初创企业提供服务。客户可以利用 Mineral 所提供的数据、洞察力和基础设施来加速创新，而不必自己从头开始。
为什么 Alphabet 选择了农业？为什么是现在？根据 Alphabet 的官方说法，农业被认为是气候危机的主要促成者，但它也是气候变化的受害者。农业行业急切需要寻找更具气候适应性的农作物品种，并要从化学和化石燃料密集型的做法转型，改善土壤健康，恢复生物多样性。Mineral 可依靠生成性人工智能、机器学习和边缘计算能力来实现这些目标。
本文来自微信公众号：城食有农（ID：growincity）
