Microsoft开源FarmVibes.AI：可持续农业的ML工具套件

Microsoft Research最近开源了FarmVibes.AI，这是一套用于可持续农业的机器学习模型和工具。FarmVibes.AI包含了用于融合多组时空和地理空间数据的数据处理工作流，例如天气数据、卫星和无人机图像。

FarmVibes.AI的核心功能

FarmVibes.AI是Microsoft的Project FarmVibes的一部分，旨在开发可持续农业技术。其核心理念是通过融合多种数据源来提高AI模型的性能。该工具包包括以下功能：

• 下载和预处理公开的卫星图像、天气和地形高程数据集。
• 用于去除卫星图像云层和生成微气候预测的模型。

Microsoft表示，除了研究之外，这些工具还面向更广泛的社区开放，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，以估计农业实践、排放量和土壤中的碳封存量。

项目背景与动机

全球人口增长和气候变化是推动Project FarmVibes的两大主要因素。随着人口增长，农民需要生产更多的粮食；然而，农业不仅受到气候变化的影响，也被认为是其成因之一。Project FarmVibes旨在帮助农民提高产量，同时减少水和化学品的使用。该项目基于2019年发布的Azure Marketplace产品FarmBeats。

技术架构

FarmVibes.AI的核心是一个基于Kubernetes的计算集群，用于执行工作流。集群包括四个组件：

• 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节点。
• 用于存储可重复使用的中间结果的缓存。
  此外，还提供了一个预构建的Python客户端，用于与REST API交互。

内置工作流

该系统内置了多个工作流，包括数据摄取、数据处理、机器学习和农场相关的AI。数据摄取工作流可以下载和处理近30个公开的地理空间数据集。数据处理工作流实现了多种统计和转换操作，例如阈值处理和归一化植被指数（NDVI）。机器学习和AI工作流实现了多个模型，用于识别农场中的特征（如作物或路面）以及“假设”场景（如节水和碳封存）。

示例与研究展示

FarmVibes.AI还包括几个示例Jupyter笔记本，展示了数据融合、模型训练和推理。这些笔记本展示了Microsoft在农业相关AI研究中的一些成果，包括：

• SpaceEye：一种深度学习计算机视觉模型，可以“恢复被云层遮挡的卫星图像像素”，从而提高使用卫星图像作为输入的模型的性能。
• DeepMC：一个可以预测微气候参数（包括温度、湿度、风速和土壤湿度）的模型，帮助农民确定种植和收获的最佳时间。

其他组件

除了FarmVibes.AI，Project FarmVibes还包括：

• FarmVibes.Connect：用于连接远程农场的技术。
• FarmVibes.Edge：一种物联网解决方案，用于在本地而非云端处理数据。
• FarmVibes.Bot：一个用于与农民交流的聊天机器人界面。

目前，只有FarmVibes.AI的源代码在GitHub上可用，但Microsoft表示其他组件“将很快发布到GitHub”。