农业人工智能研发应用实例-农业人工智能研发应用实例有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于农业人工智能研发应用实例的问题，于是小编就整理了4个相关介绍农业人工智能研发应用实例的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能在作物育种中的应用？
2. 人工智能在农业上有哪些应用？
3. 人工智能在农业领域的发展前景？
4. 物联网如何让农业生产智能起来？

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。

人工智能在农业上有哪些应用？

人工智能在农业上的应用主要包括以下几个方面：

病虫害检测：利用机器学习、计算机视觉等技术，***用特定的计算机算法和模型，对农业病虫害发生的光谱或图像信号进行挖掘，获得有效的数据特征，实现对病虫害情况的实时识别和鉴定。这样的技术有助于提早发现病虫害问题，减少农作物损失。

精准农业：通过无人机、智能喷涂等技术，检查作物和土壤状况，评估作物健康状况，并就何时浇水、施肥和收割提供指导。这可以帮助农民节省时间，降低成本，并改善种植和收割方面的决策。此外，人工智能还可以优化水、肥料和能源等***的利用，从而提高可持续性。

数据驱动的决策：人工智能可以***集农作物的环境数据，比如空气湿度、温度、土壤质量，根部的水分含量等，并将数据上传大数据平台进行人工智能分析，基于分析结果，调整农作物生长需要的环境参数，控制施肥，浇水的频度等。通过这种方式，可以积累历年的数据，通过AI去学习农作物需要的最优的生产环境，从而提高农作物的产量与质量。

预测模型：人工智能预测模型可以分析天气预报和历史作物产量的数据，以预测未来的作物产量，并确定成功收获的最佳策略。这可以帮助农民提前做好收获准备，提高效率。

综上所述，人工智能在农业领域的应用能够提高生产效率，降低生产成本，有助于改善农作物的质量和产量。

人工智能在农业领域的发展前景？

AI专家建立了一套模拟气候环境和作物生长的仿真器，并开创性地搭建出农业人工智能系统，将农业专家的知识和经验自然地嵌入仿真器中。

这个农业AI系统提高了农产品的产量和自然***利用率，同时大幅降低了传感器成本，展现出“AI+农业”的应用潜力。

未来腾讯AI Lab还将在农业、能源等领域进行持续的技术探索。

物联网如何让农业生产智能起来？

物联网在农业领域的应用包括农业环境监测、气象监测、温室控制、节水灌溉、产品安全与溯源、设备智能诊断管理等方面，是对设施农业、农田作物、野外台站、 工厂化养殖等的进一步升级。

智能农业通过实时***集大棚内土壤温湿度、空气温湿度、光照强度、CO2浓度、露点温度、以及叶面湿度等环境参数，自动开启或者 关闭指定设备。可以根据用户需求，随时进行[_a***_]，为设施农业综合生态信息自动监测、对环境进行自动控制和智能化管理提供科学依据。

土壤PH值传感器和土壤温湿度传感器

应用农业环境监控物联网，可针对大规模农业园区、设施农业和野外农田，离散部署无线传感器节点，组建无线传感器网络，对作物生长环境、农业气象要素进行动 态实时***集，并通过GPRS/CDMA/3G移动通信网络实时传输至远程中心服务器，中心服务器接收存储数据，结合对应的诊断知识模型对数据解析处理，以 达到分布式监测，集中式管理。

光照传感器

农业领域实现物联网一方面是物联网技术逐渐成熟的标志，另一方面也是农业未来发展前景的需要。

因为农业生产正在进入精细农业阶段，精确农业 (Precision Agriculture ) 是当今世界农业发展的新潮流，是由信息技术支持的根据空间变异，定位、定时、定量地实施一整***代化农事操作技术与管理的系统。

实时监测功能

该系统通过传感设备实时***集温室（大棚）内的空气温度，空气湿度，二氧化碳，光照，土壤水分，土壤温度，棚外温度与风速等数据。将数据通过移动数据网络传输给服务管理平台，服务管理平台对数据进行处理。

远程控制技术

到此，以上就是小编对于农业人工智能研发应用实例的问题就介绍到这了，希望介绍关于农业人工智能研发应用实例的4点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/45729.html