（ 于景鑫 国家农业信息化工程技术研究中心）当人工智能遇见现代农业,会擦出怎样的火花?随着数字农业、智慧农业的蓬勃发展,人工智能技术正以前所未有的速度渗透到农业生产的方方面面。其中,以深度学习为代表的前沿算法,尤其是大语言模型(LLM),正在成为驱动农业变革的新引擎。
设施农业是现代农业的重要组成部分,而微气候精准调控又是设施农业的核心命题。传统的PID控制等方法难以适应日益复杂的设施环境,调控效果难以满足现代农业的高质高效需求。LLM为破解这一难题带来了新的思路和方法。本文将从算法到应用,全面解析LLM在设施农业微气候精准调控中的应用实践,展现前沿算法赋能农业的无限可能。
一、传统微气候调控的技术瓶颈
设施农业是在人工可控环境下进行农业生产的现代化农业形态。温室、养殖舍等设施通过对光、温、水、气、肥等环境要素的调控,为作物和畜禽营造最适宜的生长环境,实现农业生产的高产、优质、高效。其中,微气候调控是设施农业的关键核心技术,直接决定了产量和品质的高低。
然而,传统的设施农业微气候调控主要依赖PID控制等经典方法。PID控制通过比例、积分、微分三种操作,根据设定目标和实际偏差,线性调节控制对象。但PID控制算法简单,适用于线性、单一控制对象,难以应对设施农业环境的多参数、非线性、动态特征。例如,温室番茄生长需要根据不同生育期动态调控温湿度,PID控制难以实现精准动态响应;而猪舍环境参数往往相互耦合,PID单一参数控制容易引起系统震荡。
图片来源：https://www.semanticscholar.org/paper/Feedback-Techniques-Using-PID-and-PIIntelligentFor-Afou-Belkoura/261c0b34db573069f666f346bd76e41d1a76f36d
此外,基于专家经验的人工调控也存在诸多局限。一方面农业专家资源稀缺,难以服务广大农户;另一方面人工调控缺乏数字化手段支撑,调控精度和效率难以保证。随着设施农业规模化、集约化发展,传统微气候调控方法已成为制约产业发展的技术瓶颈。
二、LLM开启微气候调控新纪元
近年来,以深度学习为代表的人工智能技术飞速发展,为智慧农业变革提供了新思路新方法。尤其是大语言模型(LLM)的崛起,如GPT-4、BERT、ERNIE等,开启了人机交互的新范式。LLM是基于Transformer结构的超大规模语言模型,通过海量文本数据训练,具备强大的自然语言理解和生成能力。Transformer结构采用自注意力机制,可以捕捉文本序列中的长距离依赖关系,挖掘词语间的深层语义。
LLM在农业领域具有广阔应用前景。一方面,LLM可以将分散的结构化、非结构化农业知识进行语义理解、关联、融合,构建农业知识图谱,赋能智慧农业决策;另一方面,LLM可以学习农业专家的经验知识,通过知识蒸馏等技术,将专家经验转化为可解释、可迁移的计算机程序,助力农业生产智能化。
在设施农业微气候调控领域,LLM为多目标环境参数动态优化带来了新的突破。传统的支持向量机、随机森林等机器学习算法,主要基于人工特征工程,难以挖掘环境参数间的复杂非线性关系。而LLM可以端到端地学习海量环境数据,自动提取深层特征,构建精准的作物生长模型,实现环境参数的实时多目标优化,大幅提升设施农业的智能化水平。
三、LLM赋能设施农业微气候调控的关键技术
1.基于Transformer的农业知识图谱构建
农业知识图谱是智慧农业的基础设施。LLM强大的语义理解和知识抽取能力,为农业知识图谱构建提供了新思路。基于Transformer结构的LLM,可以从海量农业科研文献、气象数据、种植日志等异构数据源中,自动抽取关键信息,构建涵盖作物品种、生长周期、环境需求等多维度知识的农业知识图谱。基于农业知识图谱,可以开发智能问答系统,针对性地为设施农户提供微气候管理决策支持。
2.基于DDRL的设施环境多参数动态优化
设施农业微气候调控面临多参数动态优化的复杂问题。以温室番茄种植为例,需要根据不同生育期,动态调控温度、湿度、光照、CO2浓度等参数,并权衡产量、品质、能耗等多目标。LLM与深度强化学习(DDRL)的结合,可有效破解这一难题。DDRL采用深度神经网络作为策略网络和价值网络,可处理连续的高维状态和动作空间。LLM提供的农业知识,可引导DDRL的策略探索,加速收敛到最优调控策略,实现设施环境的多参数实时动态优化。
3.基于RLHF的农业专家知识萃取与策略迁移
农业专家掌握着宝贵的设施种植经验,但受限于人力资源瓶颈,难以规模化服务广大农户。LLM为农业专家知识的自动化萃取与泛化应用带来了新机遇。通过对农业专家的访谈录音进行语音识别和语义理解,LLM可自动总结提炼专家的微气候调控策略,生成可解释的计算机程序。基于RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)技术,LLM可以学习人类专家的反馈信号,不断优化调控策略。通过迁移学习,优化后的策略可快速移植到新的设施环境、新的作物品种,实现农业专家知识的规模化复用。
四、LLM在设施农业微气候调控中的典型应用
将大型语言模型（LLM）集成到设施农业的微气候控制中，尤其是在温室和植物工厂中，可以显著提高环境管理的精度和效率，从而优化植物的生长和产量。提供的研究摘要提供了对促进该领域的各种技术进步和方法的见解。
首先，正如Hai Bin Yu等人所讨论的那样，在工厂中使用计算流体力学（CFD）突显了理解和减轻发光二极管散热对小气候影响的重要性。尽管LED被认为是冷光源，但它们会释放大量热量，这会干扰小气候，并导致农作物尖端烧伤病等问题。该研究强调需要精确调节光线和温度以保持最佳的生长条件，表明可以利用LLM来动态预测和调整这些参数，从而增强可持续性和作物健康 [1]。
Crop canopy microclimate energy balance.图片来源：https://www.mdpi.com/2311-7524/9/6/660
在温室背景下，奥利维拉·埃希姆-久里奇等人展示了将建筑物瞬态仿真与人工神经网络（ANN）相结合以预测和控制小气候条件的潜力。这种方法可以准确预测温度和湿度，这对于资源优化和可持续农业实践至关重要。LLM的使用可以通过处理大量数据和从历史模式中学习来进一步完善这些预测，从而提高微气候控制系统的精度 [3]。
Dongyuan Shi等人通过使用深度学习模型（例如CNN和LSTM）来预测温室小气候，从而扩展了这一概念，这些模型通过麻雀搜索算法进行了优化。LLM的整合可以通过提供更复杂的数据分析和预测能力来增强这些模型，从而改善环境控制和幼苗质量。这种方法强调了先进的机器学习技术在实现高效和可持续的农业生产中的作用 [4]。
图片来源：https://www.mdpi.com/2073-4395/14/2/254
陈廷轩等人提出的智能微气候控制系统的开发说明了将系统动力学与机器学习相结合以优化资源利用和提高作物生产力的潜力。LLM可以通过提供实时数据分析和决策支持，在此类系统中发挥至关重要的作用，从而提高对气候变异的适应能力并促进可持续性 [7]。
图片来源：https://www.mdpi.com/2073-4441/14/23/3941
Claudio Perone等人对具有热回收功能的机械通风系统的研究强调了精确控制温室温度的重要性。LLM 可以通过预测环境变化并相应地调整通风参数来优化这些系统，从而确保能源效率并保持理想的生长条件 [8]。
图片来源：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352710221006033?via%3Dihub
将LLM整合到设施农业中的微气候控制中，为提高精度、效率和可持续性提供了巨大的潜力。通过利用先进的数据分析和预测能力，LLM可以改善环境条件的管理，从而改善作物的健康状况和产量。该研究强调了在农业实践中持续创新和整合机器学习技术的重要性，以应对气候变化和资源限制带来的挑战。
五、展望未来:LLM驱动设施农业迈向智能化
LLM正在成为驱动设施农业智能化变革的新引擎。从农业知识图谱构建到环境参数实时优化,从专家经验萃取到策略规模化复用,LLM正在多个层面赋能设施农业微气候精准调控。未来,LLM与5G、IoT等新一代信息技术的融合,将进一步提升设施农业的智能化水平,实现更精准、更高效、更环保的设施种植模式。
放眼整个智慧农业产业,LLM的应用前景更加广阔。在数字农业领域,LLM可助力多源农业大数据的语义理解与融合,实现从数据到知识、从知识到智慧的跨越;在精准农业领域,LLM可指导农机械、农资、农艺的智能化决策,实现种植全过程的精细管控;在农产品质量安全溯源领域,LLM可构建覆盖产前、产中、产后的农事操作知识图谱,实现质量安全事件的可追溯、可预警。
参考文献：
1. Yu, H. B., et al. (2023). Quantitative Perturbation Analysis of Plant Factory LED Heat Dissipation on Crop Microclimate. Horticulturae, June 2.
2. Ma, D., et al. (2019). Removal of Greenhouse Microclimate Heterogeneity with Conveyor System for Indoor Phenotyping. Computers and Electronics in Agriculture, November 1.
3. Ećim-Đurić, O., et al. (2024). Prediction of Greenhouse Microclimatic Parameters Using Building Transient Simulation and Artificial Neural Networks. Agronomy, May 27.
4. Shi, D., et al. (2024). Integration of Deep Learning and Sparrow Search Algorithms to Optimize Greenhouse Microclimate Prediction for Seedling Environment Suitability. Agronomy, January 24.
5. Mahmood, A., et al. (2018). Effects of shading and insect-proof screens on crop microclimate and production: A review of recent advances. Scientia Horticulturae, November 18.
6. Li, K., et al. (2021). Optimization of rhizosphere cooling airflow for microclimate regulation and its effects on lettuce growth in plant factory. Journal of Integrative Agriculture, October 1.
7. Chen, T. H., et al. (2022). Develop a Smart Microclimate Control System for Greenhouses through System Dynamics and Machine Learning Techniques. Water, December 3.
8. Perone, C., et al. (2021). Study of a mechanical ventilation system with heat recovery to control temperature in a monitored agricultural environment under Summer conditions. Journal of Building Engineering, November 1.
9. Beyá-Marshall, V., et al. (2019). Microclimate modification under the effect of stationary and portable wind machines. Agricultural and Forest Meteorology, May 15.
10. Elad, Y., et al. (2007). Effect of Microclimate on Leveillula taurica Powdery Mildew of Sweet Pepper. Phytopathology, June 18.
12. Tanny, J. (2013). Microclimate and evapotranspiration of crops covered by agricultural screens: A review. Biosystems Engineering, January 1.
13. Fatnassi, H., et al. (2021). Computational Fluid Dynamics Modelling of the Microclimate within the Boundary Layer of Leaves Leading to Improved Pest Control Management and Low-Input Greenhouse. Sustainability, July 26.
15. Jung, H. S., et al. (2024). Expansive data, extensive model: Investigating discussion topics around LLM through unsupervised machine learning in academic papers and news. PLOS ONE, May 31.
16. Kanzler, M., et al. (2019). Microclimate effects on evaporation and winter wheat (Triticum aestivum L.) yield within a temperate agroforestry system. Agroforestry Systems, October 1.
