機械学習が農業をどのように持続可能にするか
急速な気候変動の時代において、農業の持続可能性を達成することは、地球の健康と幸福を確保するために極めて重要です。
資源が限られ、人口が増加しているため、従来の農法では持続可能な食料システムをサポートできなくなりました。
幸いなことに、機械学習における現在の技術進歩は、より持続可能な農業実践への有望な道を提供します。コンピューター ビジョンと予測分析を活用することで、農家は水の使用量を削減し、より少ないリソースで害虫を防除し、肥料の使用を最適化して環境への悪影響を軽減できます。この記事では、農業で機械学習を使用することによる環境上の利点と、それがより持続可能な農業の実現にどのように役立つかを探ります。
今日の農業が直面している課題
今日の農業が直面している大きな課題の 1 つは、増加する人口を養うための食料需要が増え続けていることです。国際通貨基金によると、人口は2050年までに97億人に達すると予想されています。農地が限界に達しているため、環境を保護しながら食料を生産する、より効率的な新しい方法を見つけることが急務となっています。気候変動も大きな脅威であり、洪水、干ばつ、嵐などの異常気象は作物や家畜に広範囲の被害をもたらします。また、水や土壌の肥沃度などの天然資源も減少しており、持続不可能な農業慣行がこの課題をさらに悪化させています。
機械学習が農業にどのように役立つか
- 水消費量の削減
従来の農業では水を大量に消費することが多く、これは有害です。環境に壊滅的な影響を与えました。たとえば、カリフォルニアのセントラルバレーでは数十年にわたる過剰灌漑により、土壌中に危険なレベルの塩分が蓄積し、一部の地域では作物の栽培が不可能になった。インドや中国など世界の他の地域では、農家が地下水を過剰に汲み上げており、十分な速さで補充されず、水不足や土壌劣化を引き起こしています。
水や土壌などの天然資源の枯渇に加えて、過剰な水の使用は経済的な影響も及ぼします。農家は多くの場合、灌漑システムに法外な料金を支払ったり、大量の水を必要とするにもかかわらず収量が低い非効率な方法を使用したりすることを余儀なくされています。
機械学習対応のリモート センシング テクノロジーを使用すると、農家は土壌レベルを監視したり、作物に追加の水が必要な時期を検出する自動センサーを設定したりできます。これらの戦略は、水の使用効率を向上させ、全体的な農業コストを削減し、天然資源を無駄にしないようにするのに役立ちます。さらに、機械学習を使用して、乾燥に強い作物を検出し、土壌の種類と気候条件に基づいて最適な植栽パターンを見つけることができます。これらすべての対策は、長期的に農業生産をより持続可能なものにすることに貢献します。
- 農薬使用の最適化
害虫は作物に多大な損害を与え、収量を大幅に減少させる可能性があるため、ほとんどの農家が直面する大きな問題です。この問題に対する従来の解決策には殺虫剤の使用が含まれますが、これは環境に悪影響を及ぼし、また持続不可能であると考えられています。
機械学習は、農家がより少ないリソースで害虫をより適切に監視および制御できるようにする別のソリューションを提供します。コンピューター ビジョンと予測分析を活用することで、農家は害虫を自動的に検出し、作物をリアルタイムで監視できます。これにより、害虫駆除に対する効果的で的を絞ったアプローチが可能になり、殺虫剤への依存が大幅に軽減されます。さらに、機械学習アルゴリズムを使用して水位と土壌の状態を監視できるため、農家は害虫が発生する可能性が最も高い時期を正確に判断し、予防措置を講じることができます。
- 肥料使用量の最適化
農業における合成肥料の使用は作物の収量に非常に有益ですが、環境には有害です。通常、ほとんどの農家は畑全体に肥料を施用します。つまり、土壌にすでに栄養分が豊富に含まれているエリアに過剰に肥料を与えます。その結果、多くの場合、栄養分が最寄りの川、湖、海に流出し、過剰な藻類の発生を引き起こします。これにより、水中の酸素含有量が大幅に減少し、魚やその他の水生生物の死につながる可能性があります。
さらに、肥料は土壌の酸性化を引き起こすことが多く、生物多様性に悪影響を与える可能性があります。さらに恐ろしいのは、グリーンピース研究所による最近の調査によると、合成肥料の生産も年間二酸化炭素排出量の 2.1% の原因となっているということです。
機械学習は、こうした行為に伴う環境への悪影響を軽減するのに役立ちます。自動化されたデータ収集と分析などの精密な農業技術を使用することで、農家は土壌の状態をリアルタイムで監視し、必要な場所にのみ最適な量の肥料を適用することができます。これは、川や湖への栄養塩の流出を減らし、より健全な水生生態系を促進し、生物多様性を保護するのに役立ちます。
機械学習が農業を救う
機械学習には、農業に革命を起こし、農業をより持続可能なものにする可能性があることは明らかです。コンピューター ビジョンや予測分析などの自動化テクノロジーを活用することで、農家は天然資源を節約しながら作物の収量を増やすことができます。これは、水、殺虫剤、肥料の使用など、伝統的な農法による環境への悪影響を軽減するのに役立ちます。
機械学習テクノロジーがより高度で主流になるにつれ、これらの手法が農業業界で定番となることは間違いありません。最終的には、現代のテクノロジーの助けを借りて、地球の天然資源をより適切に管理し、将来の世代のためにより持続可能な未来を築くことができます。
以上が機械学習が農業をどのように持続可能にするかの詳細内容です。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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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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