正如虛擬助手幫助我們發現下一首最喜歡的歌曲一樣,新的軟件包使用了先進的機器學習來幫助農民和農學家確定他們的作物和土壤需要什麼來以可持續的方式提高產量。 這篇文章 由 AGDaily 出版。
科學團隊 拜耳作物科學 和 生物群系製造者 測試並披露了這一突破性技術的首次應用 bioRxiv。 該研究和由此產生的科學論文詳細介紹了土壤微生物組的分析,以評估拜耳生物殺菌劑 Minuet 的有效性。 具體來說,機器學習軟件允許拜耳 CS 在應用輸入之前預測馬鈴薯產量的提高。 預測結果是愛達荷州其中一個測試油田的產量將增加高達 40%。
拜耳 CS 項目負責人 Varghese Thomas 表示:“這是一種利用土壤生物學和優化作物投入使用的獨特方法,從而實現可持續且經濟上有利的解決方案,以提高作物生產力。”
對於農學家來說,這項技術是一個巨大的飛躍,到目前為止,農學家還缺乏準確確定季節性土壤和作物決策的生物解決方案所需的數據。 土壤是提高作物產量和質量的寶貴資產,但就目前情況而言,農藝建議是基於對土壤中發生的生物過程知之甚少的。 但如今,隨著人工智能虛擬助手的出現,幫助預測不同解決方案的效果,正在改變遊戲規則,並朝著更加高效和可持續的農業系統邁進。
人工智能是一種不斷發展的資源,因此目前正在接受“培訓”,以解決其他農業問題,包括有關農產品保質期、農產品營養質量以及基於不同用途的預計碳信用額的問題。產品或管理實踐。 輸入製造商可以通過嚴格的測試來將自己的定制解決方案添加到人工智能推薦系統中 嚴 現場試驗協議。