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以科技助農民一臂之力!利用手機掌握農作物產銷、運送與病蟲害診斷

編譯:高捷

截至 2019 年 7 月印度擁有 13.6 億人口,而在 5 億多的勞動人口中,有超過一半是從事農業或農業相關產業。而農作物因病蟲害造成的損失,使得農民難以用更好的價格販售到市場上。近幾年幾家新創科技公司嘗試使用創新的技術來改善各種農業問題,由於印度人民使用手機的比例高,利用智慧手機、網路來解決農業問題變成為解決方案之一。

社會企業「 Digital Green 」聯合創辦人 Rikin Gandhi 表示,受惠於印度本身大量的科技人才,使得他們可以透過技術幫助農民改善生產。包括在社區中分享有關農業技巧、農法的網路影片,上傳到 Youtube 後建立可搜索的資料庫。他估計有超過 100 萬的印度各地農民使用這些影片,而 Digital Green 也從 2006 年的 3 人團隊發展成 150 位員工。( 同場加映:讓印度農業不再「又苦又窮」:他把農民變網紅,用 YouTube 傳遞務農絕招

隨著業務拓展,該團隊開發了「Loop」和「Kisan Diary」兩個 app 。 Gandhi 形容 Loop 是提供農民將新鮮蔬果推向市場的「Uber」 。農民可以輸入自己的所在位置、產品類型與數量,接著便會有貨車來載貨並送往最近的市場或是雜貨店。

而 Kisan Diary 是以印度語中的「農民」來命名,可以幫助農民於所在地追蹤農產品生產、銷售和利潤狀況,這兩款 app 已經吸引一萬多名用戶。

如果說 Digital Green 幫助農民生產、銷售、運輸等方面,那 「Plantix」 就是致力於減少農作物損害,可以說是線上農業醫生。這款 app 是德國公司「PEAT」在 2015 年開發,目前有 110 萬活躍用戶,其中 80% 位在印度。 Plantix 使用人工智慧來協助辨識農作物當中的病蟲害,農民透過手機上傳照片來得到診斷和治療方案,同時 app 也提供農藥、肥料等方面的線上教學。

Plantix 國際業務負責人 Akshat Mittal 表示,該款 app 希望在整個作物種植週期內,可以成為農民信賴的顧問,目前此軟體已經可以辨識 50 種作物中的 450 種病蟲害,並持續在增加中。重要的是,隨著農民提供的照片與數據更多,就能幫助他們建立更大的資料庫。(同場加映:讓池上米直送教宗餐桌!台東青農將生產過程導入區塊鏈,透明產銷履歷使全世界都買單

這兩間新創公司都將他們的成功歸功於印度爆炸式的手機使用人口,在 2011 年印度手機用戶不到 5 千萬,而現在已經超過 4 億人並持續增加中。Mittal 認為,過去不可能有現在這樣的解決方案,因為手機不普及,因此智慧手機對於他們的業務是至關重要的基礎。而當中也包括網路費率的降低, 2016 年每 GB 流量需要花費 3 美元(約 90 元台幣),如今只要 15 元台幣不到。以 Digital Green 來說,目前大約累積 5 千萬次觀看數,但 2017 年之前幾乎沒有人看過這些影片。

Digital Green 現在正在建立一個名為「FarmStack」 的農民數據資料庫,讓其他初期處業者可以加以使用,因為目前印度有 450 多家跟農業技術相關的新創公司。

Gandhi 希望更多人投入這項產業,因此他分享自己的成果讓其他人不用從零開始,這個數據資料庫也讓農民可以自由地選擇他們想要的服務和公司,唯有共享才可以讓資料更大量累積並運用。 (同場加映:讓農民不再只能看天吃飯:「宸訊科技」用大數據突破農業困境,提升作物產量穩定性

Digital Green 除了在印度,也開始拓展到其他國家例如迦納、美國;而 Plantix 目前可以在 150 個國家地區使用,儘管印度是他們最大用戶來源,但也成為其他國家的典範。

印度目前糧食生產量尚可自給自足,近數十年受惠於醫療進步與農業技術改良,使得人口不斷增加。但由於貧富差距過大等問題,根據聯合國統計,該國飢餓人口佔世界飢餓人口的 25% ,營養不良人口超過 1.9 億,未來將面臨嚴峻的糧食挑戰。

核稿編輯:李沂霖

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從來沒有好好閱讀隱私權政策?這款 AI 工具助你判讀

編譯:高捷

在下載、使用某些 app 時,往往都要閱讀大量的隱私權保護聲明。而我們大都是略過這長長的文字,直接勾選「我同意」。現在,一個名為「Guard」的網站工具,透過其 AI 人工智慧來分析隱私權政策的文本,它能閱讀各個軟體的隱私政策,將內容拆解成我們可以理解的隱私風險等級。

Guard 目前是免費網站,在上面可以看到知名的軟體、社群媒體等隱私風險等級分析,包括Twitter、Instagram、Whatsapp 、Netflix 等。而使用者也可以建議新的應用程式隱私風險分析,例如,可以建議他們提供 Facebook 的隱私風險評估。

目前 Guard 還在測試階段,但已經提供相當有用的資訊,讓人知道所使用的應用程式中有多少隱私風險,這些風險又是輕微的還是會讓人需要擔憂的。而 Guard 同時會讓你知道這些應用程式涉及了多少隱私醜聞,並透過總體評分、字母等級來做評價。

舉例來說, Twitter 的總體得分是 15% ,列為 D 級別,看起來 Twitter 的隱私權保護並不是那麼讓人完全放心。而在上面也可以看到 Guard 陳述 Twitter 的隱私醜聞為: 2013 年 2 月,約有 25 萬筆用戶資訊包括用戶名稱、電子郵件等被駭客入侵而外洩。

在 Guard 上我們也可以看到 Spotify 的評分為 32% ,等級 C 、沒有任何醜聞。而 Youtube 的評分是 37% ,等級也為 C ,沒有醜聞。 Spotify 分數較低是因為 Guard 認為 Spotify 最大的隱私威脅是在用戶數據可能會被出售給廣告商。

然而,現在還沒有其他公正組織或是第三方單位可以驗證 Guard 的準確性,但 Guard 邀請大眾、網路使用者一起來訓練 AI ,透過大量的資訊分享讓其人工智慧可以更加精準。

Guard 的開發者是位於西班牙馬德里的 Javi Rameerez ,他專精於「自然語言處理」( Natural Language Processing, NLP ),意即「讓電腦擁有理解人類語言的能力」。Rameerez 表示,為了達成此目標,便需要有更多人一起「教導」機器人學會判斷隱私權內容。

教導 AI 的方式是, Guard 會引導用戶進行一個網站上的測驗,用戶透過選擇題的方式來判斷哪一個隱私權政策對自己較為有利,而 Guard 在透過這些測驗的數據蒐集與分析,來建構更完整的 AI ,並讓其觀點盡可能和人類一致。但這樣的測驗方式有個風險就是,人們可能未必真的知道什麼隱私政策是對自己有利的,亦有可能無法預測或是評估未來的潛在風險。但 Guard 在網站上的宗旨表明,每個數據都可以幫助 AI 理解人們對於隱私的接受度,最終目標是讓這個 AI 可以保護人們在網路世界中的安全。(同場加映:拿回病歷主控權!台灣新創將病歷寫入區塊鏈,隨身攜帶也不怕洩露隱私

舉例來說,在一項測驗中有兩個選項,第一個選項是「禁止未經我事先同意下,使用自動化系統來獲得數據、資料」,第二個選項是「若你向我們提供你的資料,就表示你同意此類資料的傳遞」。從字面上看,第一個選項的隱私保護較為安全,但實際情況可能不單單只是兩個選項這麼簡單。在經過多道題目測驗後,用戶可得知結果, Guard 會告知該用戶隱私風險判斷能力是高於或是低於其他受測者。

Guard 鼓勵更多不同背景、族群的人加入,透過人口統計學上的區分例如年齡、種族、教育程度,你可以邀請相對少數的群體朋友像是少數民族來進行測驗,這樣的鼓勵是為了避免 AI 在學習過程中因為某些數據過多而造成偏差。當然, Guard 承諾這些數據都會是保密而且匿名的。

核稿編輯:李沂霖

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