人工智能用到农业?人工智能用到农业吗

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本文目录

  1. 人工智能与农业结合的利与弊
  2. 人工智能如何与现代农业相结合?难点在哪里?
  3. 人工智能在作物育种中的应用
  4. 农业人工智能主要涉及到哪方面?

人工智能与农业结合的利与弊

人工智能与农业结合的利:提高农业生产效率,减少人力成本;精确农业管理,提高农作物质量和产量;实时监测和预测天气、病虫害等,减少损失;优化资源利用,减少环境污染;提供农业知识和技术支持,促进农业现代化。

人工智能与农业结合的弊:高技术门槛,农民接受和应用难度大;依赖性增加,技术故障可能导致农业生产中断;数据隐私和安全风险增加;可能导致农业劳动力失业;不同地区和农业类型适用性有限。

人工智能如何与现代农业相结合?难点在哪里?

人工智能已经对农业产生影响。必将在广阔的范围内对农业生产产生深远的影响。

要问人工智能与现代农业结合的难点在哪里?我觉得难点之一是提高农民的文化科技水平。

我有一个朋友,经营着一片不大的苗圃。由于不需要时刻在那里照看,又需要时不时地浇点水。就问我能不能做一套定时自动浇水的装置。我就用微电脑时控开关结合接触器给他做了一套每天定时浇水的东西。

这个设备有自动,手动,停止功能。雨季不需要自动浇水了,就打在停止位置上。有人在现场可以用手动功能,等浇水完成了,打到停止或者自动位置上。

这是一个很简单的设备,造价也不高。可是很多农民朋友自己是不会制作的,坏了的时候,他们也不会修。

现在我国的农民的文化水平正在迅速提高。将来必将出现越来越多的科技型新农民。越来越多的人工智能设备会运用于农业生产,必将大幅提高农业生产的质量和效率。

人工智能在作物育种中的应用

应用分子生物学基础,预测基因的时空表达特异性、转录因子结合位点、开放染色质、各种表观遗传印记、染色体重组位点等。

克服传统线性模型的弱点,精确预测低频/罕见变异的分子表型和田间表型效应。

未来可以在计算机中对基因组DNA序列进行虚拟诱变,并利用神经网络模型预测变异的后果,从中挑选符合预期目标的变异序列进行实验验证,从而实现低成本定点定向设计育种。

农业人工智能主要涉及到哪方面?

主要应用在以下几个方面:

远程智能农业监控:通过在农业生产现场搭建“物联网”监控网络,实现对农业生产现场气候环境,土壤状况,作物长势,病虫害情况的实时监测;并根据预设规则,对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制,实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。

农产品标准化生产:通过自主研发或与第三方合作导入,为农作物品类逐步建立起“气候,土壤,农事,生理”四位一体的农业生产与评估模型,将农业生产从以人为中心的传统模式,变革为以数据为中心的现代模式,通过数据驱动农业生产标准化的真正落地,进而实现农产品定制化生产。

农产品安全追溯及防伪鉴真:通过采集农产品在生产、加工、仓储、物流等环节的相关数据,为农产品建立可视化产品档案,向消费者充分展示产品安全与品质相关信息,实现从农田到餐桌的双向可追溯。同时,通过一物一码技术,帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真,并精准获取客户分布数据。还有农事机械化、飞防植保的等等。

农业是统计与量化应用最困难的领域之一。即使在一个地块内,从地的这一头到另一头的条件都不同的。有不可预测的天气,土壤质量的变化,以及病虫害可能发生。种植者可能觉得收获在即,但直到收获那天,结果都是不确定的。相比之下,我们的身体是一个包容的环境。农业生产发生在自然界的相互作用的生物和生态系统中。但这些生态系统没有太包容。它们受气候变化的影响,例如影响整个半球以及大陆到大陆的天气系统。因此,了解如何管理农业环境意味着要考虑到数以千计的因素。

在美国中西部地区使用的种子和肥料发生的情况与澳大利亚或南非使用同样的种子和肥料发生的情况几乎无关。影响这种不同的因素通常包括单位作物的所需雨量,土壤类型,土壤退化模式,日照时间,温度等。因此,在农业部署机器学习和人工智能的问题并不在于科学家缺乏设计算法和协议的能力,以开始解决种植者所面临的问题;而问题在于,大多数情况下没有两个环境完全一样,这使得这些技术的测试,验证和成功推广比

实际上,通过开发AI和机器学习可以解决与我们的物理环境相关的所有问题,前提是我们需要对地球上物理或物质活动的相互作用的各个方面有完全的了解。毕竟,只有通过我们对“事物的性质”的理解,协议和过程才能被设计用于开发认知系统。虽然AI和机器学习教给我们很多关于如何理解我们的环境的事情,但是我们远远没有能够通过机器的认知能力来预测农业领域的结果。

结论

目前,风险投资界正在将数十亿美元资金投入到农业,以此快速地推动大多数农业技术创业公司出更多科技产品,然后鼓励他们尽快将农业科技产品市场化。这通常会导致产品的失败,进而导致市场的怀疑,并打击了机器学习技术的完整性。在大多数情况下,问题不在于技术不起作用,问题是工业没有花时间尊重农业。为了真正在土地上做出影响的技术,需要更多的努力,技能和资金来测试这些技术在农民土地上有效性。通过将这些技术整合到全球范围的市场,人工智能和机器学习的巨大潜力才可以使农业发生革命。只有这样,它才能使种植者变得真正需要人工智能技术。

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