明尼苏达大学今天宣布，它已获得国家科学基金会提供的一项为期三年，价值143万美元的赠款，用于推进机器学习技术，以更好地监测全球农业和环境变化，这种做法可以帮助社会应对适应改变气候，管理土地使用和自然资源，并可持续地为不断增长的人口提供食物。

美国国家科学基金会资助一所大学科学与工程学院（CSE）的研究人员团队；食品，农业和自然资源科学学院（CFANS）；明尼苏达州超级计算机研究所（MSI）推进最先进的机器学习，用于分析地球观测卫星的数据并在全球范围内生成可操作的信息。

该项目的首席研究员Vipin Kumar博士表示，“世界人口的增长以及工业化和城市化的加速使得已经稀缺的自然资源和粮食供应紧张，必须扩大规模以满足不断增长的需求，机器学习方法已经改变了我们生活的许多方面，包括交通和商业，也可以在解决人类面临的一些最大挑战方面发挥重要作用。”

解决与全球农业和环境变化相关的挑战需要及时了解农业用地的生产力表现，农作物生产地点的变化，森林向农田或种植园的转变，生产性农田向城市化的丧失以及土壤和水的退化。

该项目的主要重点是推进机器学习技术的最新技术，以分析空间和时间农业种植数据和城市景观。这些分析可以产生开发可持续做法所需的关键信息，以提高作物产量和管理水径流和质量。特别是，该团队旨在开发和推进深度学习技术，通过分析从卫星获得的遥感数据来监测这些全球变化。大自然保护协会和DC Water的合作者将帮助评估该项目开发的机器学习技术的有效性。

“虽然深度学习技术已经在其他具有复杂数据集的领域取得了成功，例如计算机图像识别，但这些技术在农业和环境应用中的用途有限，”MSI和项目合作负责人James Wilgenbusch博士表示，“该项目旨在采用现有计算技术的一部分，并将其发展成一种能够更好地监控全球变化的方法。”

该项目是大学利用大数据分析推动粮食和农业领域创新的更大能力的一个例子，这些能力基于大学的GEMS农业信息学平台。GEMS是由CFANS和MSI领导的合作伙伴关系开发的，现在是大型遗传学，环境，管理和社会经济数据的纽带。该平台努力使这些不同的数据类型可互操作，并提供复杂分析的框架，指导诸如应对新出现的疾病，开发可持续农业实践和提高资源效率等领域的决策。

应用经济学教授兼全球主管Philip Pardey博士说，“GEMS在开发和部署数据共享和数据分析工具方面处于领先地位，以建立跨越公共和私营部门的食品和农业创新伙伴关系，该项目将有助于CFANS，MSI和CSE之间更紧密，跨学科的合作关系，其重点是通过大数据分析促进明尼苏达州，美国和全球食品和农业领域的经济和生态可持续增长。”