农业人工智能研究应用实例-农业人工智能研究应用实例有哪些
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究应用实例的问题,于是小编就整理了5个相关介绍农业人工智能研究应用实例的解答,让我们一起看看吧。
人工智能与农业结合的例子有?
人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护、产量预测、畜禽患病预警等功能。
在土壤探测领域,IntelinAir公司开发了一款无人机,通过类似核磁共振成像技术拍下土壤照片,通过电脑智能分析,确定土壤肥力,精准判断适宜栽种的农作物。
在病虫害防护领域,生物学家戴维·休斯和作物流行病学家马塞尔·萨拉斯将关于作物叶子的5万多张照片导入计算机,并运行相应的深度学习算法开发了一款手机App Plant Village(美国),农户将在合乎标准光线条件及背景下拍摄出来的农作物照片上传,App能智能识别作物所患虫害。
人工智能在农业上有哪些应用?
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。
人工智能在农产品检验方面的应用?
从农产品品质检测到田间作业技术,人工智能技术在农业领域的应用得到了迅速发展。
通过人工智能感知系统,农业机器人能够获得比劳动力更高的产能和效率;对土壤和作物生长情况进行监测,能够防治作物缺陷并且优化健康作物生产的潜力;实时的病虫草害信息获取与处理能够极大的提升作物管理效率,降低成本,保障作物品质[_a***_];无人机等智能作业机具对于推动农业生产效率迅速提升具有基础性作用。
人工智能驱动的农业技术出现,不但可以帮助提高农业效率,还能解决行业面临的挑战。
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。
河南农业职业学院人工智能应用是什么?
河南农业职业学院的人工智能应用专业主要涵盖了丰富的课程内容,包括但不限于html/css、MySQL、python编程、ML5/CSS3、原生javascript/Jquery、Python高级、数据库进阶、数据结构、python爬虫基础、flask、项目实战、Linux基础、人工智能基础、计算机视觉等。
该专业旨在培养能够在人工智能领域进行科学研究、技术开发、系统设计、技术支持、运行管理等方面工作的高级技术人才。学生毕业后可以在各类企事业单位、科研机构、技术和行政管理部门等领域从事人工智能相关工作。
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