微软开源农业 AI 工具包 FarmVibes.AI

微软研究院最近开源了FarmVibes.AI，这是一套用于可持续农业的 ML 模型和工具。FarmVibes.AI 包括用于融合多组时空和地理空间数据（例如天气数据以及卫星和无人机图像）的数据处理工作流程。

该版本是在 Microsoft Research 博客上宣布的。FarmVibes.AI 是微软FarmVibes 项目的一部分，该项目致力于开发可持续农业技术。FarmVibes.AI 的关键思想是融合多个数据源以提高 AI 模型的性能。该工具包包含用于下载和预处理卫星图像、天气和地形高程的公共数据集的实用程序。它还包括用于从卫星图像中去除云层覆盖和生成微气候预报的模型。

据微软称：除了研究之外，我们还向更广泛的社区提供这些工具。科学家、研究人员和合作伙伴可以利用这些 AI 模型构建新的工作流程，以估算耕作方式、排放量和土壤中的碳封存量。

世界人口增长和气候变化是推动 Project FarmVibes 的两个主要问题。随着人口的增长，农民将需要生产更多的粮食；然而，农业不仅受到气候变化的影响，而且还被认为是其原因之一。FarmVibes 项目旨在帮助农民提高产量，同时减少水和化学品的使用。该项目以FarmBeats为基础，FarmBeats 是之前的一项研究成果，于 2019 年作为 Azure Marketplace 产品发布。

FarmVibes.AI 的核心是一个基于 Kubernetes 的计算集群，用于执行工作流。该集群有四个组件：用于调用工作流和监控结果的 REST API；用于管理工作流执行的编排模块；通过工作流处理数据块的工作人员；以及用于存储可重用中间结果的缓存。还有一个预构建的 Python 客户端，用于与 REST API 交互。

该系统带有多个内置工作流，用于数据摄取、数据处理、机器学习和与农场相关的人工智能。数据摄取工作流可以下载和处理近 30 个公开可用的地理空间数据集。数据处理工作流程实施多项统计和转换操作，例如阈值化和归一化差异植被指数 (NDVI)。ML 和 AI 工作流程实施了多个模型来识别农场的特征，例如作物或路面，以及“假设”场景，例如节水和碳封存。

FarmVibes.AI 还包括几个演示数据融合、模型训练和推理的示例 Jupyter 笔记本。这些笔记本展示了微软的一些与农业相关的人工智能研究，包括SpaceEye和DeepMC。SpaceEye 是一种深度学习计算机视觉模型，可以“恢复卫星图像中被云遮挡的像素”。这可以提高使用卫星图像作为输入的下游模型的性能；例如，识别卫星图像中农作物的模型。DeepMC 是一个可以对温度、湿度、风速和土壤水分等微气候参数进行短期预测的模型，可以帮助农民确定最佳的播种和收割时间。

除了 FarmVibes.AI，FarmVibes 项目还包括：FarmVibes.Connect，远程农场联网技术；FarmVibes.Edge，一种用于在本地而不是在云端处理数据的物联网解决方案；和FarmVibes.Bot，一个用于与农民交流的聊天机器人界面。虽然目前 GitHub 上只有FarmVibes.AI 源代码可用，但微软表示其他组件“将很快发布到 GitHub”。关于作者，安东尼奥尔福德，Anthony 是 Genesys 的开发总监，负责多个与客户体验相关的 AI 和 ML 项目。他在设计和构建可扩展软件方面拥有超过 20 年的经验......。