在数字化转型时代，农业不再仅仅与土壤、水和阳光有关。随着生成式人工智能的出现，农业正变得更加智能、高效，并且越来越以数据为主导。从以前所未有的准确度预测作物产量到开发抗病植物品种，生成式人工智能使农民能够做出精确的决策，从而优化产量和资源利用。本文探讨了生成式人工智能如何改变农业，并探讨了其对传统农业实践的影响及其未来的潜力。
了解生成式人工智能
生成式人工智能是一种人工智能，旨在根据从现有数据中学习到的模式和示例生成新内容（无论是文本、图像还是预测模型）。与专注于识别模式或做出预测的传统人工智能不同，生成式人工智能创建的原始输出与训练数据非常相似。这使其成为增强决策能力和推动创新的强大工具。生成式人工智能的一个关键特性是便于构建人工智能应用程序，而无需太多标记的训练数据。此功能在农业等领域尤其有用，因为在这些领域，获取标记的训练数据可能具有挑战性且成本高昂。
生成式 AI 模型的开发涉及两个主要步骤：预训练和微调。在预训练阶段，模型会接受大量数据的训练，以学习一般模式。此过程会建立一个具有广泛而多才多艺的知识的“基础”模型。在第二阶段，通过在与预期应用（例如检测农作物疾病）相关的较小、更集中的数据集上进行训练，对预训练模型进行微调，以完成特定任务。生成式 AI 的这些有针对性的用途被称为下游应用。这种方法允许模型有效地执行专门的任务，同时利用在预训练期间获得的广泛理解。
生成式人工智能如何改变农业
在本节中，我们探讨生成式人工智能在农业领域的各种下游应用。
- **生成式人工智能作为农学家助手：**农业领域持续存在的一个问题是缺乏能够就作物生产和保护提供专业建议的合格农学家。为了应对这一挑战，生成式人工智能可以充当农学家助手，通过聊天机器人为农民提供即时的专家建议。在此背景下，微软最近的一项研究评估了 GPT-4 等生成式人工智能模型在巴西、印度和美国认证考试的农业相关问题上的表现。结果令人鼓舞，显示了 GPT-4 有效处理领域特定知识的能力。然而，将这些模型适配到本地的专业数据仍然是一个挑战。微软研究院测试了两种方法-[微调]，它在特定数据上训练模型，以及检索增强生成 (RAG)，它通过检索相关文档来增强响应，报告这些相对优势。
- **生成式人工智能解决农业数据稀缺问题：**将人工智能应用于农业的另一个关键挑战是标记训练数据的短缺，而标记训练数据对于建立有效的模型至关重要。在农业领域，标记数据可能是一项劳动密集型且成本高昂的工作，而生成式人工智能则为这一领域提供了一种有希望的发展方向。生成式人工智能的突出之处在于它能够处理大量未标记的历史数据，学习一般模式，使其能够仅使用少量标记示例做出准确预测。此外，它还可以创建综合训练数据，帮助填补数据稀缺的空白。通过解决这些数据挑战，生成式人工智能提高了人工智能在农业领域的性能。
- **精耕细作：**生成式人工智能正在通过分析卫星图像、土壤传感器和天气预报等来源的数据来改变精准农业。它有助于预测作物产量、自动化水果收获、管理牲畜和优化灌溉。这些见解使农民能够做出更好的决策，改善作物健康和产量，同时更有效地利用资源。这种方法不仅可以提高生产力，还可以通过减少浪费和环境影响来支持可持续农业。
- **用于疾病检测的生成式人工智能：**及时检测害虫、疾病和营养缺乏对于保护农作物和减少损失至关重要。生成式人工智能使用先进的图像识别和模式分析来识别这些问题的早期迹象。通过及早发现问题，农民可以采取有针对性的行动，减少对广谱农药的需求，并最大限度地减少对环境的影响。人工智能与农业的这种结合提高了可持续性和生产力。
如何最大限度地发挥生成式人工智能在农业领域的影响
虽然目前的应用表明生成式人工智能在农业领域具有潜力，但要充分利用这项技术，需要为该领域开发专门的生成式人工智能模型。这些模型可以更好地理解农业的细微差别，从而产生比通用模型更准确、更有用的结果。它们还能更有效地适应不同的耕作方式和条件。然而，这些模型的创建需要收集大量不同的农业数据（例如作物和害虫图像、天气数据和昆虫声音），并尝试不同的预训练方法。尽管正在取得进展，但仍有许多工作要做，以建立有效的农业生成式人工智能模型。下面提到了农业生成式人工智能的一些潜在用例。
潜在用例
专门用于农业的生成式 AI 模型可以为该领域带来许多新机遇。一些关键用例包括：
- **智能作物管理：**在农业上，智能作物管理是一个不断发展的领域，它集成了人工智能、物联网和大数据，以增强植物生长监测、疾病检测、产量监测和收获等任务。由于作物类型多样、环境变量多、数据集有限，开发精准作物管理算法具有挑战性，通常需要整合各种数据源，如卫星图像、土壤传感器和市场趋势。在广泛的多领域数据集上训练的生成式人工智能模型提供了一种有前途的解决方案，因为它们可以用最少的示例针对各种应用进行微调。此外，多模态生成式人工智能集成了视觉、文本和有时的听觉数据，提供了一种全面的分析方法，对于理解复杂的农业情况，尤其是在精准作物管理方面，这种方法非常有价值。
- **自动创建作物品种：**专门的生成式人工智能可以通过探索基因组合来创造新的植物品种，从而改变作物育种。通过分析抗旱性和生长率等性状的数据，人工智能可以生成创新的基因蓝图并预测它们在不同环境下的表现。这有助于快速识别有希望的基因组合，指导育种计划并加速优化作物的开发。这种方法有助于农民更有效地适应不断变化的条件和市场需求。
- 智能畜牧业：智能畜牧业利用物联网、人工智能和先进的控制技术，实现食品和水供应、鸡蛋收集、活动监测和环境管理等基本任务的自动化。这种方法旨在提高效率并降低劳动力、维护和材料成本。由于需要跨领域的专业知识和劳动密集型工作，该领域面临挑战。生成式人工智能可以通过整合广泛的多模态数据和跨领域知识来解决这些挑战，有助于简化决策并实现畜牧业管理自动化。
- **农业机器人：**农业机器人正在通过自动执行种植、除草、收割和监测作物健康状况等任务来改变现代农业。人工智能引导的机器人可以精确地清除杂草，而配备先进传感器的无人机可以提前发现疾病和害虫，从而减少产量损失。开发这些机器人需要机器人技术、人工智能、植物科学、环境科学和数据分析方面的专业知识，处理来自各种来源的复杂数据。生成式人工智能通过提供先进的视觉、预测和控制能力，为自动执行农业机器人的各种任务提供了一种解决方案。
总结
生成式人工智能正在通过更智能、数据驱动的解决方案重塑农业，从而提高效率和可持续性。通过增强作物产量预测、疾病检测和作物育种，这项技术正在改变传统的农业实践。虽然当前的应用前景广阔，但真正的潜力在于开发专门针对农业独特需求的人工智能模型。随着我们完善这些模型并整合各种数据，我们可以解锁新的机会，帮助农民优化他们的实践，更好地应对现代农业的挑战。
