人工智能在粮食行业应用-人工智能在粮食行业应用的前景

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能在粮食行业应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能在粮食行业应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工合成粮食靠谱吗？
2. 神经网络+AI如何守护我们的粮食安全？
3. 什么是农业人工智能？

人工合成粮食靠谱吗？

目前人工合成粮食的技术还处于研究阶段，并未实际应用。2021年9月份，中国科学家已经在国际知名学术期刊《科学》上发表了“人工合成淀粉”相关成果，即***取空气中的二氧化碳为原料，通过水+电+二氧化碳的方式，达到淀粉分子的全合成。

虽然人工合成粮食的技术具有较高的生产效率和能源消耗，但其成本较高，需要10种催化酶，还要通过11道复杂的催化反应才能合成淀粉。并且，目前人工合成粮食技术还无法代替传统农业生产方式，也无法完全解决人类的粮食问题。因此，在实际应用中，仍需要通过传统的种植方式来保证粮食供应。

神经网络+AI如何守护我们的粮食安全？

众所周知，数以千计的昆虫物种危害着粮食生产和食品安全。目前我国常见虫害造成的粮食损失高达600万吨，相当于近2亿人1年的口粮。

一旦虫害爆发，一夜之间，就可将玉米吃个精光。

为了保住粮食产量，人们开始大量使用农药来抑制虫害。但随着虫害活动区域扩大、暴发频率增加、抗药性泛滥等，杀虫剂使用量越来越大，农产品安全问题隐患堪忧……

如何以更安全、科学、环保的方式保护粮食安全？科研工作者一直在不停努力，默默奉献，攻艰克难……

为了解虫害消长的情况，虫情测报人员需顶着黑夜和高温深入田间数虫、调查害虫发生规律，但工作强度大，主观性较强，永远赶不上虫害发生、蔓延的速度，亦无法保障虫情预测的准确性，对农技工作者的身心也是极大的考验。

随着科技的进步，BP神经网络、AI技术逐渐被科研工作者引入到农业领域。科研工作者在不停寻找害虫与气象、地理位置、作物生长发育在数据模型上的关系，以期建立稳定适用的虫害监测预警模型，实现精准预警，降低农药使用量，保障粮食安全。

比如：

科研学者林高飞等在对闽北四代三化螟的预中，将3月的极端最低气温、平均绝对湿度、最小相对湿度、雨量、平均低温、日照百分率等气象因子输入BP系统后，虫情监测准确率达91.77%。

陈顺立等在研究闽北地区松墨天牛发生量的预报中，选择了对松墨天牛发生量有重要影响的温度、湿度、风速、风向、降雨量等5个气象因子和1个环境因子郁闭度作为BP人工神经网络的输入，训练后的网络对未知样本的预测精度大于80%。

但往往虫害的爆发不是只局限于某个地块，具有跨区域性甚至是全球性趋势，害虫的防治抑制及杀灭，不应只局限于单个农场，而应加强区域性、跨国性的迁飞监测，建立联合防控体系，掌握迁飞路径，做到宏观调控及时防御。

什么是农业人工智能？

农业人工智能可以理解为，在海量的农业样本数据上，计算机通过建模、应用算法、自主学习、数据延伸和扩展最后得出一套理论数据、实践方案等的技术科学。

人工智能在农业上有很广的发展方向，例如:

1.智能田间无人看管作业

智能机器人可以根据温湿度，光照，叶片情况等环境变化监测相关数据，指令作业设备进行浇水、升降温等一系列操作。

2.病虫害智能识别

通用上传病虫害照片到智能云平台，云平台再通过大数据分析得出得的是什么病害，给出具体解决方案。

3.智能数据分析

云平台***集到的农作物生长变化，也会智能评估农作物生长走势，以及对其给出进行用肥、用药的标准

4.智能终端

农户只需通过手机***对接智能监控系统，实时查看环境数据、生长情况等，保证全过程安全、生态种植，全天24小时提供数据分析。彻底形成“互联网+农业”人工智能模式。

到此，以上就是小编对于人工智能在粮食行业应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在粮食行业应用的3点解答对大家有用。

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