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徐伟忠3天前
农业智能科研(AI4AS):四大核心要素构筑创新基石 为应对农业科研智能化转型需求,农业智能科研(AI4AS)体系应运而生,其核心由四大关键要素构成,共同支撑起农业科研的智能变革。 大科学基础设施是核心支撑,涵盖网络、存储与计算资源。针对传统网络延迟高的问题,微软无限带宽技术、英伟达高速互连技术等实现100-900Gbps的高速传输;EB级多态存储系统打破数据孤岛,阿里云数据湖、Dropbox存储架构等为海量数据提供安全存储;基于遗传算法的资源调度器则破解了异构算力调度效率低的难题,打造出农业科研的“超级大脑”。 面向AI就绪的大数据资源是数据底座,包括多维度农业科学数据、高质量语料库和先验知识体系。中国科学院“智慧农业数据底座”攻克多模态数据融合技术,华中农业大学农科英语语料库为模型训练提供支撑,而结合田块特征先验知识的算法,让冬小麦田块提取更精准。这些资源打破信息壁垒,为AI模型提供高质量数据支撑。 领域适配的大模型算法是核心驱动力。农业垂直领域大语言模型如中国农科院农业知识大模型,能深度理解农业文本信息;武汉大学“水稻智脑”系统构建视觉模型,实现作物生长周期特征提取;序列模型通过RNN与LSTM技术,为农业生产长期规划提供数据支持;多模态分析模型则融合语言、视觉等数据,提供全方位分析视角。 面向农业场景的大协同平台促进跨学科合作。利用VR/AR技术打造虚拟科研空间,南京农业大学的“现代梨园虚拟仿真实验”让科研突破时空限制;“农民院士智能体”“园艺实验小助手”等AI科研智能体,支持科研假说自主提出与验证;人机协同模式整合专家知识与模型预测,推动科研向更高效方向发展。#徐伟忠
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