有了這項技術，農(nóng)民伯伯就輕松多了！

近日，美國新墨西哥州的創(chuàng)業(yè)公司Descartes Labs（笛卡爾實驗室）公布了一項新技術，他們正在使用機器學習和衛(wèi)星圖像的基礎上，進行對農(nóng)田產(chǎn)量的預測。

這間實驗室共擁有6名創(chuàng)始人，分別是曾經(jīng)在斯坦福大學學習哲學的創(chuàng)業(yè)家Mark Johnson、洛斯阿拉莫斯實驗室前影像分析深度學習研究員Steven Brumby、畢業(yè)于德克薩斯農(nóng)機大學的Mark M Mathis、畢業(yè)于加州大學圣巴巴拉大學在洛斯阿拉莫斯實驗室從事軟件工程師工作25年的Mike Warren博士、伯克利大學數(shù)學博士Rick Chartrand，以及此前在洛斯阿拉莫斯實驗室工作15年的Tim Kelton。

在成立的前七年，Descartes Labs都隸屬于美國Los Alamos 國家實驗室（美國承擔核武器設計工作的兩個實驗室之一，隸屬美國能源部），已經(jīng)在技術研發(fā)上花費了1500萬美元的研究經(jīng)費。2015年，笛卡爾實驗室獲得330萬美元融資，并成功從洛斯阿拉莫斯實驗室剝離。

基于深度學習和先進的遙感算法，Descartes Labs目前正在教導計算機如何看世界以及世界如何隨時間改變。他們的第一個應用是就通過對包含可見光和紅外光譜的衛(wèi)星圖像進行校準和分析，為農(nóng)業(yè)提供一些關鍵數(shù)據(jù)，比如這次對于農(nóng)田產(chǎn)量的預測。這些大數(shù)據(jù)的存儲和計算依托于亞馬遜的AWS和谷歌的云計算引擎。

據(jù)介紹，該公司主要依靠 4 千兆字節(jié)的衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)和一個機器學習算法來搞清楚田地中玉米的健康度。

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