農業における人工知能の応用
農業は人類生存の基盤であり、三産業の基本的な位置を占め、経済社会の安定と発展に極めて重要です。しかし、人口の急速な増加、耕地面積の漸進的な減少、都市化の加速などにより、農業が直面する課題はますます深刻になっています。この課題に対処するため、国内外で情報技術の活用による農業の品質向上と効率化が検討されており、その中で人工知能を活用した新しいモデルのスマート農業が急速に発展しています。人工知能が農業分野を破壊していると言っても過言ではなく、私たちが知っている農業は再定義されています。農業における人工知能は、次の 5 つのカテゴリに分類できます。
1、農業用ロボット
現在、多くの技術者が自律型ロボットを開発し、それらをプログラミングして、農業における自動化の出現を処理しています。人間よりも高い生産性と速いスピードで作物を収穫するなどの重要な農業作業は、労働力不足の問題の解決に役立ちます。
2、作物と土壌のモニタリング
人工知能は、農家が灌漑の抜け穴を見つけたり、灌漑システムを最適化したりするのに役立ちます。作物灌漑方法の有効性を測定します。世界の人口が増加し、干ばつの影響が大きくなるにつれて、水の保全はますます重要になっています。効率的な水の使用は農場の収益に大きな影響を与え、水を節約する世界的な取り組みに貢献します。コロンバス氏は、線形人工知能プログラムを使用して、特定の畑や作物が望ましい収量レベルを達成するために必要な最適な水の量を計算すると述べた。
3. インテリジェントな作付け
従来の農業では多くの人的資源と物的資源が必要ですが、人工知能技術を搭載することで農家の負担を軽減し、 AIによる灌漑や水の使用管理、画像ベースの養分や肥料の使用ソリューション、さらにはAIを通じて作物の正確な収穫時期を予測することが可能となり、現場での労働力需要が大幅に削減されると言われています。土地。
4. 家畜モニタリング
家畜の高レベルなモニタリングを実施できる能力により、生産者は AI で強化された農業技術にまだ投資していない競合他社よりも有利になります。コロンバス氏は、農家は食物摂取量、活動レベル、バイタルサインを監視して、より良い牛乳や肉の生産のための最適な条件をより深く理解できると述べた。また、リアルタイムの健康観察により、農家は感染症に感染した家畜と健康な家畜を迅速に区別し、怪我や家畜の予期せぬ行動に迅速に対処することができます。
5, ドローンの使用
農業におけるドローン市場は、2027 年までに 4 億 8,000 万米ドルに達すると予想されており、ドローンの使用はユーザーを支援するように設計されています。作物の収量を増やし、コストを削減します。ドローンのルートは最初にプログラムされ、展開されると、デバイスはコンピュータービジョンを利用して画像を記録し、キャプチャしたデータをアップロードし、アルゴリズムを使用してキャプチャした画像とデータを統合して分析し、詳細な分析レポートを提供します。
#私の国における人工知能と農業の深い統合は、依然として複数の課題に直面しています。例えば、農村部のネットワークインフラは脆弱であり、農業技術はまだ基礎段階にあり、人工知能農業ロボットの研究開発はまだ十分に成熟しておらず、実用化の際に多かれ少なかれ問題が発生することは避けられない、などです。これには関連部門が基礎から始める必要があり、設備、技術供給、産業需要などの側面を考慮して、人工知能と農業の深い統合を包括的に促進し、現代農業の質の高い発展に効果的な道筋を探ります。 。支援能力の面では、農村ネットワークインフラと農業情報サービスプラットフォームの構築を強化し、技術供給の面では、農業分野における人工知能技術の供給レベルを引き続き向上させます。産業上の需要に応じて、人工知能を適用する農民の意欲と能力を精力的に育成し、技術指導と関連知識の普及を継続します。
近い将来、人工知能技術の継続的な発展により、最終的には農業分野での大規模な応用が実現すると考えられています。人工知能には明るい未来があり、将来を見据えると、我が国の農業は新たな知能時代に突入するでしょう。
以上が農業における人工知能の応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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