15:57 2024-04-12
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ AI dă un impuls cercetării privind îmbunătățirea culturilor
_ AI este dând un impuls cercetării pentru îmbunătățirea culturilor
Care este rolul inteligenței artificiale pentru îmbunătățirea culturilor? Întrebările despre inteligența artificială devin din ce în ce mai presante în fiecare disciplină. Pentru îmbunătățirea culturilor, AI oferă o nouă lentilă pentru a pune legătura între știință și practică, potrivit lui Jianming Yu, unul dintre cei mai buni oameni de știință din lume în domeniul geneticii cantitative și al ameliorării plantelor.
„Oamenii au multe. de întrebări despre cum să începeți să utilizați activ AI în îmbunătățirea culturilor. Cu toate acestea, nu este ușor să știți cum pot fi utilizate cel mai bine instrumentele sale", a spus Yu, Pioneer Distinguished Chair in Maize Breeding și director al Raymond F. Baker Center for Ameliorarea plantelor în Departamentul de Agronomie al Universității de Stat din Iowa. „Există multe exemple specifice de utilizare constructivă a acestor instrumente, dar la scară largă, chiar nu s-a întâmplat încă.”
Ajutându-și colegii, studenții și publicul să devină mai informați despre evoluția rapidă. domeniul AI a devenit o misiune pentru Yu. În acest scop, el și alți coautori, inclusiv Karlene Negus, un doctorand în genetică care lucrează cu el, au publicat o prezentare generală a rolului inteligenței artificiale în îmbunătățirea culturilor într-o compilație academică în Advances in Agronomy.
„Mulți oameni de știință, chiar și cei care au experiențe relevante, nu știu întotdeauna de unde să înceapă”, a spus Yu. „Am primit feedback că noua lucrare este foarte oportună și utilă.”
Recent, Colegiul de Agricultură și Științe ale Vieții din Iowa State i-a cerut lui Yu și Negus să revizuiască aspectele importante ale noii lor publicații și să reflecte asupra utilizările și implicațiile instrumentelor AI în domeniul lor.
Yu: Un lucru pe care îl facem în această lucrare este să schițăm pe scurt contextul istoric al AI. Se dezvoltă încă din anii 1940, iar ceea ce este considerat a treia vară AI este în desfășurare. Sistemele de învățare profundă au definit primii ani ai acestei epoci.
Pentru îmbunătățirea culturilor, AI a fost în mare măsură implementată pentru a ajuta la procesarea și a înțelege seturile de date foarte mari, cu un randament ridicat. Datele la scară largă au devenit o nouă provocare în cercetarea agronomică și în multe alte domenii ale științei, iar instrumentele AI oferă deja soluții diverse.
Negus: Domeniul AI s-a schimbat rapid în ultimii ani. Poate fi dificil de știut ce metode sunt relevante pentru utilizări specifice. Pentru a eficientiza acest proces de învățare pentru domeniile legate de îmbunătățirea culturilor, descriem mai mult de 15 tipuri și subtipuri de IA și oferim informații despre modul în care acestea sunt utilizate în aceste domenii. Aceste metode nu sunt exhaustive, dar cred că aceasta oferă o introducere bună a ceea ce există astăzi și a elementelor de bază ale instrumentelor la care ne putem aștepta să fie dezvoltate în viitorul apropiat.
În timp ce AI-ul demn de știri de astăzi este cel mai adesea rețele neuronale foarte sofisticate, alte exemple de AI variază de la automatizarea proceselor robotizate relativ simplă, care utilizează un „agent” AI capabil să conducă procese repetitive care au suficientă variabilitate pentru a preveni utilizarea automatizării proceselor standard, până la expert și neclar relativ complex. sisteme care încearcă să reproducă capacitățile de rezolvare a problemelor ale experților umani în alte tipuri de învățare automată foarte avansată.
Învățarea automată (ML) este un tip de IA care utilizează seturi mari de date pentru a se îmbunătăți prin experiență, sau învață și apoi folosește rezultatele pentru a rezolva probleme sau pentru a face predicții. ML este pusă în practică pe scară largă în domeniul îmbunătățirii culturilor. Metodele ML care utilizează abordări genomice, ambientale, fenomice și alte abordări multiomice îi ajută pe cercetători să captureze variațiile de mediu și genetice pentru a înțelege mai bine influențele acestora asupra ameliorării și gestionării culturilor.
Yu: Împreună, aceste aplicații revoluționează rapid agricultura practici în laborator, seră și câmp.
Pentru ca cercetătorii în îmbunătățirea culturilor să adopte metode AI, este de dorit să cunoască avantajele potențiale ale metodelor AI față de metodele tradiționale. Pentru crescători, capacitatea îmbunătățită de a monitoriza și prognoza creșterea și sănătatea culturilor în diferite combinații genetice, de mediu și de management are potențialul de a facilita foarte mult deciziile privind selecția culturilor. Pentru producători, va fi de dorit să folosească inteligența artificială pentru a îmbunătăți sustenabilitatea și reziliența printr-un management îmbunătățit al producției la fermă.
A ține pasul este o provocare cu care cei implicați în îmbunătățirea culturilor sunt familiarizați. În ultimul secol, această provocare a fost încadrată în a ține pasul cu cererea unei populații mondiale în creștere, iar aceasta continuă să fie preocuparea majoră. Acum, schimbarea climatului complică și mai mult sarcina. Inteligența artificială are un mare potențial de a ajuta la aceste provocări, dar avem multă muncă de făcut pentru a valorifica pe deplin acest potențial și trebuie să creștem rapid pregătirea și abilitățile în aceste domenii.
Chiar și așa, dacă succesul anterior obținut prin folosirea tehnologiilor inovatoare pentru îmbunătățirea culturilor este un indiciu, viitorul îmbunătățirii culturilor asistate de IA este strălucitor.
Comentarii:
Adauga Comentariu