人工智能在大规模生产自然敌人用于现代农业中的生物控制

科学领域:

• 农业科学 农业科学
• 昆虫学 昆虫学是一门学科.
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 传统农药在农业中的使用面临挑战,需要可持续的替代品,如生物控制 (BC).
• 对于BC来说,大规模生产自然敌人 (NEs) 受到高成本,时间限制和质量变化的阻碍.
• 人工智能 (AI) 提供了潜在的解决方案,以提高NE的生产效率和一致性.

研究的目的:

• 探索AI和BC的交叉点,以提高NE的大规模生产.
• 审查当前的人工智能应用,挑战和人工智能驱动的BC的未来机会.
• 为人工智能对可持续作物保护的影响提供全面的概述.

主要方法:

• 利用人工智能技术,包括自动化,机器学习 (ML),计算机视觉和实时数据分析.
• 分析AI在优化饮食配方,环境控制,行为监测和NE质量保证方面的作用.
• 综合最近的进展,并确定人工智能增强NE生产的研究差距.

主要成果:

• 人工智能集成通过自适应反机制提高了NE制造中的一致性和可扩展性.
• 人工智能有助于开发预测模型和定制的分发策略,以有效地部署NE.
• 由人工智能驱动的NE生产为具有成本效益,可扩展和可持续的BC策略提供了一条途径.

结论:

• 人工智能在NE生产中的整合对推动可持续和包容性害虫管理具有重大前景.
• 人工智能有助于改善生物多样性,并通过减少对化学投入的依赖,与全球可持续发展目标保持一致.
• 需要进一步的研究和投资来克服诸如初始成本和数据可用性等挑战,以便在不列颠哥伦比亚省广泛采用AI.