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分享農(nóng)業(yè)科研新進(jìn)展,智慧農(nóng)業(yè)綜合研究,掌握前沿知識(shí)

juying ? 來(lái)源:juying ? 作者:juying ? 2023-05-17 15:45 ? 次閱讀
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關(guān)于智慧農(nóng)業(yè)的綜合研究,在安徽大學(xué)、悉尼大學(xué)、內(nèi)布拉斯加大學(xué)、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院、華南農(nóng)業(yè)大學(xué)等機(jī)構(gòu)的努力下,已經(jīng)取得了一定進(jìn)展,在智慧養(yǎng)殖、農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理、水產(chǎn)養(yǎng)殖等方面獲取了一定進(jìn)展,本文分享下農(nóng)業(yè)科研的前沿知識(shí)。

一、深度學(xué)習(xí)在家畜智慧養(yǎng)殖中研究應(yīng)用進(jìn)展

科研機(jī)構(gòu):安徽大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)學(xué)院、南陽(yáng)農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院、悉尼大學(xué)工學(xué)院

準(zhǔn)確高效檢測(cè)動(dòng)物信息,及時(shí)分析動(dòng)物的生理與身體健康狀況,并結(jié)合智能化技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)飼喂和養(yǎng)殖管理,對(duì)于家畜規(guī)模化養(yǎng)殖意義重大。深度學(xué)習(xí)技術(shù)由于具有自動(dòng)特征提取和強(qiáng)大圖像表示能力,更適用于復(fù)雜的畜牧養(yǎng)殖環(huán)境中動(dòng)物信息監(jiān)測(cè)。為進(jìn)一步分析人工智能技術(shù)在當(dāng)下智慧畜牧業(yè)中研究應(yīng)用,該團(tuán)隊(duì)針對(duì)牛、羊和豬三種家畜,將深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別、體況評(píng)價(jià)與體重估計(jì)以及行為識(shí)別與量化方面進(jìn)行分析。

智慧畜牧養(yǎng)殖技術(shù)當(dāng)前面臨著應(yīng)用場(chǎng)景存在多視角、多尺度、多場(chǎng)景和少樣本等挑戰(zhàn)以及智能技術(shù)泛化應(yīng)用的問(wèn)題,本文結(jié)合畜牧業(yè)實(shí)際飼養(yǎng)和管理需求,對(duì)智慧畜牧業(yè)發(fā)展進(jìn)行展望并提出了:①結(jié)合半監(jiān)督或者少樣本學(xué)習(xí)來(lái)提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力;②人、裝備和養(yǎng)殖動(dòng)物這三者的統(tǒng)一協(xié)作及和諧發(fā)展;③大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)與畜牧養(yǎng)殖的深度融合等發(fā)展建議,以期進(jìn)一步推動(dòng)畜牧養(yǎng)殖智能化發(fā)展。

二、作物脅迫感知和植物表型測(cè)量系統(tǒng)綜述(英文)

科研機(jī)構(gòu):內(nèi)布拉斯加大學(xué)林肯分校生物系統(tǒng)工程系

提高農(nóng)田管理的資源使用效率和持續(xù)培育優(yōu)良作物品種,是確保糧食產(chǎn)量和減輕作物生產(chǎn)對(duì)環(huán)境影響的關(guān)鍵途徑。作物脅迫感知和植物表型測(cè)量系統(tǒng)是田間變量管理和高通量植物表型測(cè)量研究的核心,且兩者在硬件和數(shù)據(jù)處理技術(shù)上具有相似性。幾十年來(lái),人們一直在開(kāi)發(fā)可以用在田間變量管理領(lǐng)域的作物脅迫感知系統(tǒng),旨在建立更加可持續(xù)的田間管理方案。與此同時(shí),田間高通量表型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)取得的重大進(jìn)展,為降低傳統(tǒng)表型測(cè)量成本提供了技術(shù)基礎(chǔ)。對(duì)田間變量管理中涉及的作物脅迫感知系統(tǒng)進(jìn)行了回顧,特別對(duì)目前用于精準(zhǔn)灌溉、氮素施用和農(nóng)藥噴灑中的感知和決策方法進(jìn)行了總結(jié)。

該團(tuán)隊(duì)在內(nèi)布拉斯加大學(xué)林肯分校開(kāi)發(fā)的三套田間表型測(cè)量系統(tǒng),對(duì)常見(jiàn)田間高通量表型測(cè)量系統(tǒng)的傳感器和數(shù)據(jù)的處理分析流程進(jìn)行介紹。并對(duì)當(dāng)前田間表型測(cè)量系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn),并提出了潛在解決方案。人工智能、機(jī)器人平臺(tái)和創(chuàng)新儀器的持續(xù)發(fā)展有望顯著提高測(cè)量系統(tǒng)的性能,對(duì)系統(tǒng)在育種中的大范圍應(yīng)用起到積極作用。對(duì)主要植物生理過(guò)程更直接地測(cè)量,可能成為未來(lái)田間表型研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一,并為培育更耐脅迫的作物新品種提供有價(jià)值的表型數(shù)據(jù),為田間變量管理和高通量植物表型測(cè)量?jī)蓚€(gè)研究領(lǐng)域,提供參考和獨(dú)特的見(jiàn)解。

三、人工智能在農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用研究綜述

科研機(jī)構(gòu):中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所

農(nóng)業(yè)是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),但同時(shí)又是弱質(zhì)產(chǎn)業(yè),針對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理研究方法中存在非線性信息挖掘不足、精確度不高和魯棒性差等問(wèn)題。該團(tuán)隊(duì)開(kāi)展了研究,以擁有基于大數(shù)據(jù)的強(qiáng)非線性擬合、端到端建模和特征自學(xué)習(xí)等功能的人工智能技術(shù)為推手,在農(nóng)業(yè)脆弱性評(píng)估、農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),以及農(nóng)業(yè)損害評(píng)估三大方面的研究進(jìn)展,得出如下結(jié)論:

AI在農(nóng)業(yè)脆弱性評(píng)估中的特征重要性評(píng)估缺乏科學(xué)有效的驗(yàn)證指標(biāo),且應(yīng)用方式導(dǎo)致無(wú)法比較多個(gè)模型之間的優(yōu)劣,建議采用主客觀法進(jìn)行評(píng)價(jià);

②在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中,發(fā)現(xiàn)隨著預(yù)測(cè)時(shí)間的增加,機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)能力往往會(huì)下降,過(guò)擬合問(wèn)題是風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的常見(jiàn)問(wèn)題,且目前研究針對(duì)圖數(shù)據(jù)空間信息的挖掘還較少;

③農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜,應(yīng)用場(chǎng)景多變是影響損害評(píng)估準(zhǔn)確性的重要因素,提升深度學(xué)習(xí)模型的特征提取能力和魯棒性是未來(lái)技術(shù)發(fā)展需要克服的重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。然后,針對(duì)AI應(yīng)用過(guò)程中存在的性能提升問(wèn)題和小樣本問(wèn)題提出了相應(yīng)的解決方案。對(duì)于性能提升問(wèn)題,根據(jù)使用者對(duì)人工智能的熟悉程度,可分別采用多種模型比較法、模型組合法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化法以提升模型的性能表現(xiàn);對(duì)于小樣本的問(wèn)題,往往可以將數(shù)據(jù)增強(qiáng)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和遷移學(xué)習(xí)相結(jié)合,以增強(qiáng)模型的魯棒性和提高模型識(shí)別的準(zhǔn)確性。

對(duì)AI在農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用進(jìn)行了展望。未來(lái)可以考慮將人工智能引入農(nóng)業(yè)脆弱性曲線的構(gòu)建;針對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的上下游關(guān)系和與農(nóng)業(yè)相關(guān)的行業(yè)關(guān)系,更多的應(yīng)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)業(yè)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)進(jìn)一步深入研究;損害評(píng)估建模過(guò)程中可以更多地引入評(píng)估目標(biāo)相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)以增強(qiáng)對(duì)目標(biāo)的特征學(xué)習(xí),對(duì)小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行增廣也是未來(lái)研究的重點(diǎn)內(nèi)容。

四、水禽智能化養(yǎng)殖研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

科研機(jī)構(gòu):華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院、華南農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科學(xué)學(xué)院

水禽養(yǎng)殖在向規(guī)?;?biāo)準(zhǔn)化與智能化方向迅速發(fā)展。智能養(yǎng)殖裝備和信息化技術(shù)的研究與應(yīng)用是促進(jìn)水禽養(yǎng)殖業(yè)健康持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵,對(duì)提高水禽養(yǎng)殖的產(chǎn)出效率、降低生產(chǎn)過(guò)程對(duì)勞動(dòng)力的依賴、契合綠色環(huán)保的發(fā)展理念以及實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展具有重要意義。

該團(tuán)隊(duì)介紹了智能化水禽棚舍的發(fā)展、水禽棚舍環(huán)境智能調(diào)控技術(shù),以及智能化水禽飼喂、飲水、加藥消殺和自動(dòng)糞污處理等智能化設(shè)備的新研究進(jìn)展。

此外,對(duì)水禽的信息采集技術(shù)現(xiàn)狀,包括視覺(jué)成像系統(tǒng)、聲音捕獲系統(tǒng)和穿戴式傳感器,以及智能管理技術(shù)的新應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行了介紹,及水禽產(chǎn)業(yè)的智能化養(yǎng)殖所面臨的困難,并對(duì)未來(lái)水禽智能化養(yǎng)殖的發(fā)展和改進(jìn)提出了建議。

審核編輯黃宇

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