人工智能在农业领域的应用，人工智能在农业领域的应用论文

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农业领域的应用的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能在农业领域的应用的解答，让我们一起看看吧。

人工智能在农业领域的应用是英文？

不是英文。

人工智能在农业领域可实现土壤探测、病虫害防护等功能。

在土壤探测领域，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，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，就能够智能识别作物所患虫害。在产量预测领域通过人工智能深度学习技术，利用大量与农业相关的卫星图像数据，分析其与农作物生长之间的关系，从而对农作物的产量做出精准预测。

人工智能在农业领域的研究目标？

人工智能技术可用于提高农业经营效率，从识别和管理病虫害到优化作物生长和预测产量。

人工智能机器人和无人机可以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。

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。

人工智能在农业不能实现哪些？

与农业领域深度融合还面临着多重挑战，比如，农村网络基础设施薄弱、应用于农业技术还处于基础阶段、人工智能农业机器人的研发还不成熟，在投入使用过程中会出现或多或少的问题等。

另外：

1、农业领域的数据获取比其他行业要难

2、农业生产统计和量化应用困难，农业环境变化对人工智能技术在农业上的测试、验证和推广更加困难

3、缺乏既懂农业又懂人工智能技术的复合型人才。

你怎么看待人工智能助力农作物病虫害防治？

首先，人工智能在农业领域应用是未来趋势。因为我们农博创新刚好在10月10日在微信小程序上线了【口袋农库】，就是人工智能识别农作物病虫害的一个落地应用！现在从用户使用情况来看，用户反馈是积极的！

下面，我们可以讲一下人工智能在病虫害识别过程中的难处以及我们如何去解决！人工智能是靠大数据加持的，也就是要使智能识别更加精准，则需要有大量的作物病害发病图片、发病特征样本采集、作物发病时的环境参数（土壤温湿度、空气温湿度、土壤PH值、土壤养分等等参数）等等。从这几个数据采集难度上面来说，可能图片是最容易获取的数据。

而我们农博创新在研发口袋农库的人工智能识别引擎的时候，数据从何而来？这里不得不简单介绍一下我们公司的业务，我们公司是国内首款消费级、产品化、模块化的农业智能IoT设备研发商，我们把农业物联网监测设备的价格做到了同行业的1/3甚至是1/5，这使得海量的物联网监测设备铺设成为了可能，而且进度很快！我们铺设出去监测设备所收集到的数据，我们通过和植保专家合作，和哈工大深圳研究院一起。从植保专业、人工智能技术等多方面，最终打造了一款用户只要拍照上传作物照片，1秒钟就能识别出作物可能患有的病害！

当然，前面也说了，人工智能要做得好，海量数据是必须的！基于我们当前的合作农场、我们收集的数据也是很有限的。智能识别引擎目前也只能做到识别十余种作物，并且识别的正确率现在只能再80%以上。但是相信，在未来的几年时间里，通过我们农业物联网监测设备的继续铺设，伴随着【口袋农库】的用户量增长，我们的智能识别引擎会越来越强大！

最后总结，人工智能的病虫害识别，不能保证做到100%的识别正确率，但是对于我们的三农人来说，这项技术将会帮助他们在作物发病的初期，就能通过智能识别引擎，第一时间的缩小病害发病范围，三农人能够第一时间、并且能够自主的完成病害的防治工作，减少病虫害给作物带来的经济损失！

到此，以上就是小编对于人工智能在农业领域的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能在农业领域的应用的5点解答对大家有用。