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用深度学习预测农业产量省时省力又省心!

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-09-11  浏览次数:27

  在成立的前七年,Descartes Labs都隶属于美国Los Alamos 国家实验室(美国承担核武器设计工作的两个实验室之一,隶属美国能源部),已经在技术研发上花费了1500万美元的研究经费。2015年,笛卡尔实验室获得330万美元融资,并成功从洛斯阿拉莫斯实验室剥离。

  近日,美国新墨西哥州的创业公司Descartes Labs(笛卡尔实验室)公布了一项新技术,他们正在使用机器学习和卫星图像的基础上,进行对农田产量的预测。

  据介绍,该公司主要依靠 4 千兆字节的卫星图像数据和一个机器学习算法来搞清楚田地中玉米的健康度。

  这间实验室共拥有6名创始人,分别是曾经在斯坦福大学学习哲学的创业家Mark Johnson、洛斯阿拉莫斯实验室前影像分析深度学习研究员Steven Brumby、毕业于德克萨斯农机大学的Mark M Mathis、毕业于加州大学圣巴巴拉大学在洛斯阿拉莫斯实验室从事软件工程师工作25年的Mike Warren博士、伯克利大学数学博士Rick Chartrand,以及此前在洛斯阿拉莫斯实验室工作15年的Tim Kelton。

  基于深度学习和先进的遥感算法,Descartes Labs目前正在教导计算机如何看世界以及世界如何随时间改变。他们的第一个应用是就通过对包含可见光和红外光谱的卫星图像进行校准和分析,为农业提供一些关键数据,比如这次对于农田产量的预测。这些大数据的存储和计算依托于亚马逊的AWS和谷歌的云计算引擎。

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