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AI賦能博物館 將在三大領域帶來變化

  • 2018年11月26日 ZhangHongYuan來源:綜合 695 41
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大會上,德國人工智能研究院計算機視覺研究分院院長斯特里克·迪迪爾認為人工智能將在三大領域帶來變化:一是數字化管理,對博物館藏品、觀眾等信息實現精細化管理;二是數字化服務,通過互聯網向觀眾提供無所不在的服務;三是數字化體驗,讓觀眾以前所未有的方

“AI賦能博物館,不僅是為顛覆歷史文物的傳統(tǒng)呈現方式,更多是為文物檔案原始數據的留存和復原提供技術支撐?!痹诮张e辦的第三屆中國人工智能大會上,四維時代創(chuàng)始人兼CEO、中德人工智能研究院院長崔巖告訴科技日報記者,“智慧化的博物館,文物與場景的三維數字化仍是存儲、運算、呈現的主流方式?!?/p>

要實現人工智能,大數據與算法的完美結合必不可少,但博物館的特殊“身份”使其總是數據“匱乏”。崔巖表示,一方面文物數據量與日常生活產生的數據量相去甚遠,另一方面博物館的數據有自身的開放級別,導致文物大數據庫很難建設。因此,AI賦能博物館,更多是從場景、游客著手,改變參觀者的感官體驗。正如2018國際博物館日到來前火遍朋友圈的“第一屆文物戲精大會”短視頻,通過引入人工智能、大數據、云計算等,讓展覽、文物、知識與參觀者之間發(fā)生奇妙的“化學反應”。

大會上,德國人工智能研究院計算機視覺研究分院院長斯特里克·迪迪爾認為人工智能將在三大領域帶來變化:一是數字化管理,對博物館藏品、觀眾等信息實現精細化管理;二是數字化服務,通過互聯網向觀眾提供無所不在的服務;三是數字化體驗,讓觀眾以前所未有的方式參觀展覽、感受文物、獲取知識。

“目前,AI技術未來還能幫助博物館對破損文物進行再現。虛擬現實技術甚至可以讓已經消失的文物‘起死回生’。”故宮博物院副研究館員黃墨樵表示,博物館承載著人類的歷史文化藝術等記憶,人工智能是要讓人更真切地感受博物館之美。

相關閱讀:AI變身農業(yè)“醫(yī)生”問診作物病蟲害

在美國和墨西哥的幾座農場里,溫室中有10 臺攝像機正連續(xù)拍攝西紅柿的生長情況,并提交給相關軟件進行分析,識別出可能存在的問題,比如蟲害或病菌侵染……AI識別技術的應用,正從人臉識別、動物識別進一步擴展到農作物病蟲害檢測等領域。AI識別技術是如何檢測病蟲害的,其準確率如何?有哪些應用難點?在農業(yè)領域,AI還會有哪些應用?

進軍農業(yè)“藍?!?圖像識別日趨成熟

與AI在其他領域應用相比,在農業(yè)領域的應用可以說還是一片“藍?!?,不過,這種狀況正在發(fā)生變化。近日舉行的AI Challenger 2018發(fā)起了世界上首個農作物病害檢測競賽,競賽提供給參賽選手近5萬張標注圖片,覆蓋10種植物的27種病害,目前已經吸引了來自世界各地的29個國家的近1200支團隊參賽。

據中國統(tǒng)計年鑒,2016年,我國農業(yè)生產總值達5.93萬億元,占GDP的8%,但由農業(yè)病害等災害造成的直接損失達0.503萬億元,占農業(yè)生產總值的8.48%。

新客科技創(chuàng)始人劉新農說,在農業(yè)生產中,農藥使用也在急劇增加,農藥殘留不僅會引發(fā)社會問題,還會加劇對環(huán)境的污染。因此,對農作物進行準確的病害識別并推薦合適的防治措施,創(chuàng)造出能為植物看病的“醫(yī)生”,可以挽救農作物的生命,減少農藥使用量,保證農作物的產量。

劉新農說,AI與農業(yè)病蟲害做結合,首先是要建立病蟲害的數據集,其次需要機器學習和圖像識別系統(tǒng)技術的配合,并且要確保農民使用智能手機的普及率,這樣才可以使技術快速有效地傳達。

AI監(jiān)測病蟲害主要指利用機器學習、計算機視覺等技術,采用特定的計算機算法和模型,對農業(yè)病蟲害發(fā)生的光譜或圖像信號進行挖掘,獲得有效的數據特征,實現對病蟲害情況的實時識別和鑒定的過程。

農作物病害檢測競賽的發(fā)起方、創(chuàng)新工場人工智能工程院執(zhí)行院長王詠剛認為,目前AI在圖像識別領域已非常成熟,并有了相應的數據,將其應用到農業(yè)病蟲害檢測中難度不大?!叭绻軌蚶脜①愡x手的算法,開發(fā)出一個能實際運用的產品,對于農業(yè)發(fā)展來說,是一個非常有價值的事情?!?/p>

不可知因素多 “把脈”農作物并非易事

以往,病蟲害的檢測需要人工巡視,而且一旦發(fā)現不及時,就容易導致農作物大片死亡。通過AI圖像識別技術的引入,可以不停拍照和比對,提供不間斷的監(jiān)測和預報,節(jié)省了大量人力成本。美國和墨西哥農場AI實際應用結果顯示,農產品每周的收成提高了2%—4%。

不過,利用AI檢測病蟲害發(fā)生并非如此容易。有農業(yè)專家在接受科技日報記者專訪時表示,應用難點主要體現在農業(yè)領域涉及不可知因素太多,如地理位置、氣候水土、病蟲害、生物多樣性甚至微生物環(huán)境等都影響著農作物生產。因此,在應用推廣過程中,其中某個因素的改變很可能就將在特定環(huán)境中已經測試成功的算法變成無效算法,進而影響檢測效率。

如何應對2019年新形勢下中國科技行業(yè)的變化與挑戰(zhàn)?

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