Outfield Technologies是一家位于劍橋的農(nóng)業(yè)手藝始創(chuàng)公司，利用無(wú)人機(jī)和人工智能來(lái)幫忙果農(nóng)最大化果園作物的收獲。Outfield Technologies的創(chuàng)始人Jim McDougall和Oli Hilbourne一直在取博士互助。該系機(jī)械智能實(shí)驗(yàn)室的門(mén)生湯姆·羅迪克（Tom Roddick）開(kāi)發(fā)了他們的手藝才能，進(jìn)而可以根據(jù)無(wú)人機(jī)對(duì)偉大的蘋(píng)果園進(jìn)行調(diào)查來(lái)測(cè)算樹(shù)上的花朵和蘋(píng)果。
Outfield貿(mào)易總監(jiān)Jim McDougall表明說(shuō)：“對(duì)開(kāi)花的正確評(píng)價(jià)或?qū)κ斋@的估量可以使種植者進(jìn)步生產(chǎn)力，可持續(xù)性和環(huán)境友好性。”“我們的航空影象闡明著重于產(chǎn)量預(yù)算，并且正在國(guó)際上皆受到青睞。我們正在生果范疇面對(duì)的最大題目之一便是正確的產(chǎn)量展望。該體系是取種植者一同開(kāi)辟的，適用于籌劃勞力，物流和貯存。全部行業(yè)皆需求它，以籌劃市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和分銷(xiāo)，并確保貨架上總是有蘋(píng)果。今朝20％的估就算是由種植者做出的，他們的事情極度超卓，但果園的轉(zhuǎn)變卻令人難以置信，并且估量往往是毛病的。這將招致收入損失，功課效力不高，并大概招致未售出作物的大批虛耗。”
用3D計(jì)算機(jī)重修的英國(guó)果園于2019年4月開(kāi)花。圖片供應(yīng)：劍橋大學(xué)
外場(chǎng)的識(shí)別方法是博士論文研討的超卓使用。羅伯托·西波拉（Roberto Cipolla）傳授引導(dǎo)的門(mén)生湯姆·羅迪克（Tom Roddick）正在研討中。Tom是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)械人技能小組的成員，該小組致力于根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）利用深度進(jìn)修方法，致力于人工智能和機(jī)械進(jìn)修。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的松散建模的較量爭(zhēng)論體系，旨在識(shí)別形式。他們經(jīng)過(guò)符號(hào)或聚類(lèi)原始輸入來(lái)注釋感官數(shù)據(jù)。他們識(shí)別出的形式是數(shù)字情勢(shì)，全部實(shí)在天下的數(shù)據(jù)（包羅圖象，聲音，文本或時(shí)候序列）都將轉(zhuǎn)換為數(shù)字情勢(shì)。
如許的體系平常根據(jù)闡發(fā)示例來(lái)“進(jìn)修”執(zhí)行義務(wù)，而無(wú)需運(yùn)用刻定于義務(wù)的劃定規(guī)矩開(kāi)展編程。比方，正在圖象辨認(rèn)中，ANN可能會(huì)根據(jù)闡發(fā)已被手動(dòng)標(biāo)記為“蘋(píng)果”或“沒(méi)有蘋(píng)果”的示例圖象，并運(yùn)用成果來(lái)辨認(rèn)其他圖象中的蘋(píng)果，進(jìn)而學(xué)會(huì)辨認(rèn)包括蘋(píng)果的圖象。他們正在沒(méi)有任何蘋(píng)果先驗(yàn)常識(shí)的情況下開(kāi)展此操縱，比方，蘋(píng)果的色彩或外形。相反，他們會(huì)按照所處置懲罰的示例主動(dòng)生成辨認(rèn)刻征。
經(jīng)由過(guò)程首先檢驗(yàn)數(shù)據(jù)中的簡(jiǎn)樸形式（比方圖象中的邊沿或語(yǔ)音中的聲音），然后慢慢構(gòu)建觀(guān)點(diǎn)的條理布局，直到龐雜的特點(diǎn)（如面貌或句子）出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才可以開(kāi)展聚類(lèi)和分類(lèi)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要領(lǐng)的最初方針是以取人腦雷同的方法解決問(wèn)題。然則，跟著工夫的流逝，注意力已轉(zhuǎn)移到施行特定使命上。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已適用于多種使命，包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)，語(yǔ)音辨認(rèn)，機(jī)器翻譯，社交網(wǎng)絡(luò)過(guò)濾，棋盤(pán)游戲和視頻游戲和醫(yī)療診斷。
圖源：劍橋大學(xué)
正在攻讀博士學(xué)位時(shí)代，湯姆（Tom）一向致力于自動(dòng)駕駛，研討經(jīng)由過(guò)程攝像頭捕捉的街道場(chǎng)景，為每一個(gè)元素增加解釋和標(biāo)簽。他指出了汽車(chē)，行人，路邊等的位置。為此，他利用了一種稱(chēng)為語(yǔ)義支解的東西來(lái)符號(hào)每一個(gè)零丁的像素，進(jìn)而對(duì)正正在發(fā)作的事情有一個(gè)較高的掌握。外場(chǎng)需要正在果園照片中辨認(rèn)蘋(píng)果和花朵，而保證這一點(diǎn)的一種要領(lǐng)是利用這類(lèi)語(yǔ)義支解要領(lǐng)。
Outfield數(shù)據(jù)收集辦法的另外一個(gè)層面是查明無(wú)人機(jī)正在任何時(shí)候都正在那里，也有另外一條計(jì)算機(jī)視覺(jué)集合正在本地化上，能夠算出您正在世界上的位置和正正在檢察的內(nèi)容。校友Kesar Breen，自力機(jī)械進(jìn)修和計(jì)算機(jī)視覺(jué)照料，他已花了許多時(shí)候?yàn)镴im和Oli給予以為。Kesar協(xié)助他們概述了可適用于果園建模和闡發(fā)的手藝，以找出農(nóng)作物正在哪里，并草擬了一種具有時(shí)候框架和請(qǐng)求的潛正在算法。凱薩爾說(shuō)：“ Outfield正正在運(yùn)用一些風(fēng)趣但經(jīng)由考證的手藝來(lái)處置非常主要的事情，以辦理一個(gè)主要的業(yè)務(wù)題目。我以為這很可能正在貿(mào)易上可行。”
在談到他取Outfield的事情時(shí)，Tom說(shuō)：“ Outfield的語(yǔ)義細(xì)分需求有一些極度詳細(xì)的纖細(xì)的地方，比方，由研討的角度來(lái)看，這一些纖細(xì)的地方極度風(fēng)趣。我習(xí)慣檢察圖象以辨認(rèn)大型物體，比方汽車(chē)，輕易發(fā)覺(jué)，可是Outfield擁有的是這一些偉大的果園鳥(niǎo)瞰圖，這一些圖有數(shù)百萬(wàn)個(gè)像素，它想檢驗(yàn)每朵開(kāi)花的花朵或每片生果來(lái)盤(pán)算其中有幾。若何有用，強(qiáng)大地保證這一點(diǎn)，以便可以辨別類(lèi)似的物品；這是樹(shù)上的蘋(píng)果？照舊地上的蘋(píng)果？”
吉姆說(shuō)：“英國(guó)具有世界上一些最好的手藝和最好的手藝科學(xué)家。我們今朝正正在進(jìn)行beta測(cè)試，個(gè)中包含將該模子取除蘋(píng)果以外的其他農(nóng)作物一同利用。“我們?yōu)閷?lái)兩到三年訂定了強(qiáng)有力的方案，我們將正在2019年10月開(kāi)端一輪投資，以期正在2020年第一季度完畢。這將使我們可以全職投入更多團(tuán)隊(duì)，并大規(guī)模測(cè)試產(chǎn)物明年正在新西蘭和英國(guó)。