人工智能用于食用的种植,育种和分类:全面的审查

科学领域:

• 菌类学 菌类学是指菌类学.
• 农业科学 农业科学
• 计算机科学 计算机科学

背景情况:

• 可食用在全球范围内因其营养和药用特性而受欢迎.
• 传统的种植,育种和分类面临着技术上的局限性.
• 人工智能 (AI) 为产业提供了变革性的潜力.

研究的目的:

• 在整个生产周期中全面审查人工智能应用.
• 整合分散的关于人工智能在种植,育种和分类中的实用性的信息.
• 确定AI整合在科学中的挑战和未来方向.

主要方法:

• 在Scopus,IEEE Xplore,科学网,PubMed和谷歌学者中进行系统的文献审查.
• 在环境控制,疾病检测,产量预测,生殖体表征,基因型-表型整合,基因组编辑,基因挖掘,多组学和物种识别方面分析人工智能应用.
• 综合发现,以解决当前的局限性,并提出未来的研究途径.

主要成果:

• 人工智能显著提高了智能环境控制,疾病检测和种植的产量预测.
• 人工智能工具正在通过生殖质表征,基因型-表型整合,基因组编辑和基因挖掘来推进繁殖.
• 人工智能有助于自动识别和分类物种,提高分类的准确性和效率.
• 由AI驱动的多omics数据集成为生物学提供了更深入的见解.

结论:

• 人工智能技术对于克服种植,育种和分类方面的技术限制至关重要.
• 跨学科的协作和多模式数据融合对于最大限度地提高人工智能对产业的影响至关重要.
• 未来的研究应该专注于开发和整合先进的AI解决方案,以实现可持续和高效的生产.