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机器学习在农业中的应用

分类：植物表型资讯
作者：PhenoTrait
来源：本站
发布时间：2020-12-30 06:10
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全球人口的不断增长以及气候变化给农业带来了重大挑战。大多作物新品种都是在特定环境下培育的，周期长，新品种适应不断变化的气候难以实现(Abberton等人，2016年)。因此，迫切需要开发新的方法，加快培育高效、抗逆作物品种的速度。近几十年来，作物育种经历了许多变化，从应用分子标记到转基因作物，以及最近的基因组编辑作物(Scheben等人，2017年)。然而，我们对复杂性状的基因组基础缺乏了解限制了这些方法的应用。在新的基因组测序和表型组学技术产生大量数据的情况下，更加需要新方法将这种爆炸式数据转化为改良的作物品种。

农业数据生命周期概述

深度学习早已不是新鲜事物，但是其在机器人技术、智能汽车、智能家居和农业中的应用近几年才取得了重大进展。深度学习的突破并不是由深度学习方法的重大进步推动的，而是由大型标签训练数据的可用性增加以及计算硬件(尤其是图形处理器(GPU))的进步推动的。随着农业表型和基因型数据的不断增加，应用深度学习加速作物育种和农业生产力势不可挡。本文对深度学习在农业中的应用进行了综述。

来源：

Philipp E. Bayer David Edwards. Machine learning in agriculture: from silos to marketplaces. Plant Biotechnology Journal. https://doi.org/10.1111/pbi.13521.

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