Как ученые используют искусственный интеллект, чтобы помочь пищевой промышленности выращивать урожай.
Искусственный интеллект проник в каждый угол выживания человека. От отслеживания шагов ходьбы человека в день до прогнозирования глобальных погодных условий, искусственный интеллект везде.
Поэтому неудивительно, что пищевая промышленность использует искусственный интеллект, чтобы максимизировать производство продуктов питания на всех этапах производства от фермы до стола. И наука помогает им сделать это.
Как наука помогает понять и разрабатывать культуры
Хотя искусственный интеллект (ИИ) остается относительно новой формой технологий, он оказался бесценным для индустрии пищевых продуктов и напитков, что указывает на то, что она будет не только сейчас, но и будет продолжать существовать.
«Искусственный интеллект-это современная реальность, которая может революционизировать любую отрасль. Это краеугольный камень четвертой промышленной революции»,-сказал Чарльз Бэнкс, соучредитель The Foodpeople, в своем выступлении на конференции IFE 2024.
«Искусственный интеллект — это современная реальность, которая может революционизировать любую отрасль. Это краеугольный камень четвертой промышленной революции».
По данным Foodpeople, искусственный интеллект потряс продовольственную и пищевую промышленность, ускоряя научные исследования, упрощая управление запасами и поддержку регенеративного сельского хозяйства посредством разработки зеленых технологий. Это также улучшает опыт потребителя за счет таких функций, как рекомендации по продукту.
Теперь пищевая промышленность ищет искусственный интеллект, чтобы помочь улучшить рост урожая.
Ученые из Института свеклы Геттингена и Университета Бонна начали экспериментировать с лазерным сканированием, используя 3D-сканеры LiDAR (LIDAR) для создания трехмерной модели надземных частей растений свеклы. Это исследование является частью специального проекта для развития урожая.
Что такое 3D -сканер LiDAR (LIDAR)?
Лидар является аббревиатурой для «обнаружения света и варьеры» или «лазерной визуализации, обнаружения и эпохи». Это метод определения диапазона с помощью лазера, нацеленного на объект или поверхность и измерение времени, когда отраженный свет возвращается к приемнику.
Он может сканировать в нескольких направлениях, чтобы создать трехмерное изображение.
LIDAR часто используется для отображения карт высокого разрешения, которые обеспечивают трехмерные изображения поверхности Земли и морского дна. Это также все чаще используется для навигации.
Итак, как работает эта технология и как она поможет улучшить культуры?
Исследование, опубликованное в Gigascience Press, объединяет лазерное сканирование с трехмерной технологией печати для создания подробной трехмерной модели растений свеклы. Но зачем превращать растения в трехмерные модели?
Команда объяснила, что с помощью реальных объектов растений в качестве ссылки все соответствующие особенности могут быть четко проанализированы, включая более сложные особенности, такие как углы листьев. Это даст вам лучшее понимание основных характеристик надземных частей растения свеклы и может быть использовано для улучшения урожая в искусственном интеллекте. Процесс картирования растений называется «фенотипом растений».
Современное разведение растений в основном основано на данных, включающих алгоритмы машинного обучения и сложные методы визуализации, выбирая идеальные признаки растений после фенотипических процессов.
Как искусственный интеллект помогает развивать свековые культуры. GettyImage/Olga Seifutdinova
В прошлом фенотипический анализ опирался на ручные измерения. Но теперь сенсорная технология автоматизирует разработку фенотипа. Измерения включают размер растения, массу фруктов, форму листьев и размер.
С точки зрения сбора базовой информации, датчики не только эффективны, но и захватывают более сложную информацию у конкретных растений, которую трудно собирать в крупномасштабном масштабе искусственно.
Кроме того, исследовательская группа также предоставляет бесплатные загрузки файлов новых 3D -печатных моделей свеклы, что позволяет обмениваться их исследованиями и данными по урожая по всему миру.
Исследователь Джонас Бёмер объясняет: «В области трехмерных фенотипов растений, использование сенсорных систем, компьютерных алгоритмов и захваченных морфологических параметров для справки-это сложная, но очень важная задача. ”
Хотя эта технология используется для повышения осведомленности о растениях, выращенных в сахаре, ее также можно использовать для повышения осведомленности и развития всех культур.
«Значение печатной трехмерной модели заключается в том, что вы можете распечатать несколько копий, одна копия на область урожая»,-сказал Крис Армит, ученый из данных Gigascience, в комментарии к исследованию. «В качестве недорогой фенотипической стратегии основной стоимостью является лидарный 3D-сканер, который был бы здорово, если бы вы могли проверить этот метод на других культурах, таких как рис или африканские сироты, которые требуют недорогих фенотипических решений».
Использование искусственного интеллекта в производстве продуктов питания может помочь повысить устойчивость систем посадки. GetTyImages/electionImage
Почему улучшение пищевой системы имеет решающее значение для продовольственной безопасности?
Исследование команды может помочь определить идеальные условия роста для растений, анализируя условия для процветания растений. Это также помогает идентифицировать любое заболевание в урожай.
Максимизация урожайности имеет решающее значение, так как население мира продолжает расти, а поставки продовольствия напряжены.
Представитель британской межправительственной программы Global Food Security сказал: «Рост населения означает, что больше людей нужно есть. Расширение населения мира становится все богаче, а более богатые люди, как правило, есть больше и необходимо производить ресурсную пищу».
Это усугубляется постоянным влиянием изменения климата на поставки продовольствия.
«Глобальное потепление влияет на погодную плату, вызывая тепловые волны, проливные дожди и засухи»,-сказал Уильям Р. Саттон, глобальный руководитель отдела интеллектуального сельского хозяйства климата во Всемирном банке. ”
Кроме того, нынешняя продовольственная система также является основным фактором изменения климата.
Пресс-секретарь Организации питания и сельского хозяйства Объединенных Наций объяснил: «То, как пищевые системы развивались за последние несколько десятилетий, означает, что они теперь сталкиваются с значимыми рисками, что, в свою очередь, угрожает будущему самой пищевой системы».
источник:
- Источник: 3D -типография модель завода для точного и надежного трехмерного фенотипирования растений
- Опубликовано в Интернете: 20 июня 2024 г.
- Doi: https://doi.org/10.1093/gigascience/giae035
- Автор: Джонас Бёмер, Феликс Эссер, Элиас Маркс, Раду Александру Розу и соавт.
