Jadual Kandungan
Apakah seni bina pertanian berbantukan AI? " >Apakah seni bina pertanian berbantukan AI?
Elemen utama seni bina pertanian berbantukan AI" >Elemen utama seni bina pertanian berbantukan AI
Rumah Peranti teknologi AI Seni bina pertanian dibantu AI: meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian

Seni bina pertanian dibantu AI: meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian

Sep 19, 2023 pm 12:29 PM
AI pertanian

Dengan perkembangan pesat sains dan teknologi, Kepintaran Buatan (AI) semakin disepadukan dalam pelbagai bidang, dan tidak terkecuali bidang pertanian. Seni bina pertanian dibantu AI membawa revolusi kepada pengeluaran pertanian dengan cara uniknya, meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian dan menggalakkan pembangunan mampan pengeluaran makanan dan ekonomi luar bandar.

Seni bina pertanian dibantu AI: meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian

Apakah seni bina pertanian berbantukan AI?

Seni bina pertanian berbantukan AI ialah reka bentuk sistem yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan dalam bidang pertanian Ia bertujuan untuk meningkatkan kecekapan dan kualiti pengeluaran pertanian melalui analisis data, ramalan model, automasi, dll. Teras seni bina ini adalah untuk mengintegrasikan algoritma kecerdasan buatan termaju ke dalam amalan pertanian untuk mencapai pengurusan pertanian pintar dan membuat keputusan.

Seni bina pertanian dibantu AI: meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian

Elemen utama seni bina pertanian berbantukan AI

  • Pengumpulan dan analisis data: Seni bina pertanian berbantukan AI bergantung pada sejumlah besar pengumpulan data, termasuk data pertumbuhan tanaman meteorologi, data tanah, dll. Melalui analisis data ini, maklumat seperti keadaan pertumbuhan tanaman, amaran perosak dan penyakit, dan penilaian risiko bencana boleh disediakan untuk membantu petani membuat keputusan saintifik.

Seni bina pertanian dibantu AI: meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian

  • Robot dan automasi pertanian: Pertanian dibantu AI boleh memperkenalkan robot pertanian untuk merealisasikan operasi penanaman, penyemburan, penuaian dan operasi lain secara automatik. Ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan pengeluaran, tetapi juga mengurangkan kos buruh dan menambah baik keadaan kerja petani.
  • Pertanian jitu: Teknologi AI boleh merealisasikan pembajaan yang tepat, pengairan yang tepat, dsb., dan memperuntukkan sumber secara rasional mengikut keperluan tanaman dan ciri tanah untuk meningkatkan hasil dan kualiti.

Seni bina pertanian dibantu AI: meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian

  • Sokongan keputusan: Seni bina pertanian yang dibantu AI boleh memberikan sokongan keputusan yang bijak, berdasarkan analisis data dan ramalan model, memberikan petani cadangan mengenai penanaman, penjualan, logistik, dll., membantu petani membuat lebih termaklum. keputusan.

Seni bina pertanian dibantu AI: meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian

Senario Aplikasi

Seni bina pertanian berbantukan AI telah digunakan secara meluas dalam bidang pertanian Berikut adalah beberapa senario biasa

:

Seni bina pertanian dibantu AI: meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian:

    Pengurusan pertumbuhan tanaman: Dengan memantau tanah Menggunakan faktor seperti kelembapan, suhu dan cahaya matahari, AI boleh meramalkan pertumbuhan tanaman, memberikan cadangan pengurusan tepat pada masanya dan membantu petani merumuskan rancangan penanaman tanaman yang munasabah.
    Pencegahan dan kawalan perosak dan penyakit: AI boleh mengenal pasti tanda-tanda perosak dan penyakit, mengeluarkan amaran awal, dan membantu petani mengambil langkah untuk mencegah penyebaran wabak dan memastikan pertumbuhan tanaman yang sihat.
    Jualan dan logistik produk pertanian: AI boleh menganalisis permintaan dan penawaran pasaran, membantu petani mengatur masa dan saluran jualan produk pertanian secara munasabah, serta meningkatkan kecekapan jualan.
  • Pengurusan sumber tanah ladang: AI boleh menganalisis penggunaan tanah, merancang sumber tanah ladang secara rasional, meningkatkan kecekapan penggunaan tanah dan mengurangkan sisa tanah ladang.
Cabaran dan Tinjauan

Walaupun kecerdasan buatan mempunyai potensi besar dalam bidang pertanian, aplikasi praktikalnya juga menghadapi beberapa cabaran. Cabaran ini termasuk:

  • Pengpopularan teknologi: Mengaplikasikan teknologi AI termaju dalam bidang pertanian memerlukan petani mempunyai celik teknikal tertentu, dan memerlukan latihan dan popularisasi.
  • Privasi dan keselamatan data: Data pertanian melibatkan privasi petani dan rahsia perniagaan, dan keselamatan serta penggunaan data yang sah perlu dipastikan.
  • Isu kos: Pengenalan teknologi AI memerlukan sejumlah pelaburan, termasuk pembelian peralatan, pengumpulan data, pembangunan perisian dan kos lain serta keperluan model yang boleh dilaksanakan secara ekonomi. untuk ditemui.

Namun, dengan kemajuan teknologi yang berterusan dan aplikasi yang semakin mendalam, cabaran ini akan diselesaikan secara beransur-ansur. Pada masa hadapan, kami boleh menjangkakan bahawa seni bina pertanian berbantukan kecerdasan buatan akan dipertingkatkan lagi, membawa lebih banyak inovasi dan kemungkinan kepada pengeluaran pertanian kami. Struktur ini bukan sahaja dapat meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian, tetapi juga menyuntik tenaga baharu ke dalam pembangunan ekonomi luar bandar dan menggalakkan pemodenan pertanian dan pembangunan mampan. Berikut ialah pandangan masa depan untuk seni bina pertanian berbantukan kecerdasan buatan:

  • Kecerdasan pertanian: Dengan popularisasi dan pembangunan teknologi AI, pertanian akan menjadi lebih bijak berubah. Petani boleh menggunakan sistem pengurusan pertanian pintar untuk merealisasikan pemantauan masa nyata dan pengurusan tanah ladang, tanaman dan peralatan, dan meningkatkan tahap automasi pertanian.
  • Pengurusan halus: Seni bina pertanian berbantukan AI akan dapat mencapai pengurusan pertanian yang lebih halus. Melalui analisis dan ramalan data yang tepat, petani boleh melaraskan rancangan penanaman, pembajaan, pengairan dan sebagainya dengan lebih tepat, dan meningkatkan kualiti dan hasil produk pertanian.
  • Jentera pertanian pintar: Dengan pembangunan berterusan teknologi robot pertanian, jentera pertanian pintar akan memainkan peranan yang semakin meningkat di tanah ladang. Jentera pertanian pintar boleh beroperasi secara autonomi mengikut keadaan tanah ladang untuk mencapai pengeluaran pertanian yang cekap dan tepat.
  • Platform data pertanian: Dengan pengumpulan dan perkongsian data, platform data pertanian khusus akan muncul untuk mengumpulkan sejumlah besar data pertanian untuk menyediakan pembuatan keputusan untuk petani, kerajaan dan perusahaan pertanian Sokongan, analisis pasaran dan perkhidmatan lain.
  • Pembangunan pertanian lestari: Seni bina pertanian berbantukan AI dijangka menggalakkan pembangunan pertanian yang mampan. Melalui penggunaan sumber yang rasional, pengurusan pertanian yang tepat, dan mengurangkan penggunaan racun perosak, pengeluaran pertanian akan digalakkan untuk berkembang dalam arah yang mesra alam, cekap dan penggunaan rendah.

Di bawah bimbingan seni bina pertanian yang dibantu AI, pertanian akan membawa semangat baharu, dan juga akan menyelesaikan keselamatan makanan global, meningkatkan pendapatan petani, Memberi sumbangan penting untuk menambah baik persekitaran luar bandar dan aspek lain. Pertanian masa depan bukan lagi pertanian tradisional, tetapi pertanian pintar, penuh dengan inovasi dan daya hidup. Marilah kita menantikan pembangunan berterusan seni bina pertanian berbantukan AI dan membawa masa depan yang lebih makmur kepada pertanian. Pada masa yang sama, kerajaan, institusi penyelidikan saintifik, perusahaan pertanian dan petani bekerjasama untuk memberikan permainan sepenuhnya kepada kelebihan masing-masing, mempromosikan pelaksanaan dan aplikasi seni bina pertanian berbantukan AI, dan menjadikan pertanian sebagai landskap yang indah dalam era digital # 🎜🎜#

Seni bina pertanian dibantu AI: meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian


Atas ialah kandungan terperinci Seni bina pertanian dibantu AI: meningkatkan kecekapan pengeluaran pertanian. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles