یادگیری عمیق برای نظارت بر سلامت محصولات و پیش بینی بازده در کشاورزی دقیق

این مقاله به بررسی پیشرفت های اخیر در کاربرد یادگیری عمیق برای نظارت بر سلامت محصولات و پیش بینی بازده در کشاورزی دقیق می پردازد. با افزایش تقاضاهای غذایی جهانی، کشاورزی دقیق به عنوان روشی نوآورانه برای بهینه سازی استفاده از منابع و افزایش بهره وری مطرح شده است. یادگیری عمیق، به عنوان شاخه ای از هوش مصنوعی، توانمندی های چشمگیری در پشتیبانی از کشاورزی دقیق از طریق تحلیل مجموعه داده های بزرگ از منابع مختلف از جمله تصاویر ماهواره ای، پهپادها، حسگرهای IoT و داده های ژنومی نشان داده است. این مقاله به تکنیک های کلیدی در ارزیابی سلامت محصولات مانند شبکه های عصبی پیچشی (CNN) برای شناسایی بیماری ها و شبکه های حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM) برای پیش بینی بازده زمانی می پردازد. همچنین، مدل های ترکیبی که شبکه های CNN را با RNN ادغام می کنند و یکپارچگی داده های چند امیکس نیز به دلیل کمک به دقت بازده و مقاوم سازی محصولات تحت شرایط محیطی مختلف مورد بررسی قرار می گیرند. این مرور به چالش های مهم از جمله کیفیت داده و محدودیت های محاسباتی اشاره می کند و نیاز به رویکردهای AI توضیح پذیر را برای بهبود تفسیرپذیری مدل و اعتماد کاربران برجسته می کند. جهت گیری های آینده شامل مدل سازی ترکیبی، یکپارچه سازی داده های ماهواره و پهپاد و مدیریت اختصاصی محصولات برای بهینه سازی مداخلات است. این نوآوری ها پتانسیل تحول در کشاورزی از طریق ارائه توصیه های هدفمند برای توسعه شیوه های کشاورزی پایدار را دارند. در نهایت، این بررسی نقش تحول آفرین یادگیری عمیق در دستیابی به تولید غذایی کارآمد و پایدار را نشان می دهد.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، کشاورزی دقیق ، نظارت بر سلامت محصولات ، پیش بینی بازده ، هوش مصنوعی