Необходимость всестороннего индекса качества почвы:
Отсутствие универсального индекса качества почвы (SQI) создает значительные препятствия для улучшения урожайности и экологической устойчивости. Традиционные SQI, основанные главным образом на физико-химических свойствах, медленно реагируют на изменения в здоровье почвы и не могут своевременно предоставить информацию о ее деградации. В отличие от этого, микроорганизмы в почве быстро реагируют на изменения в использовании земель и методах управления. Эти микробы являются ключевыми при определении функций почвы, влияющих на плодородие, здоровье и качество. Понимание того, как микробные сообщества изменяются в ответ на методы управления, может улучшить нашу способность прогнозировать траектории качества почвы. Однако существующие модели не могут учитывать сложные и местно-специфические факторы, влияющие на качество почвы.
Использование ИИ для улучшенной оценки качества почвы:
За последнее десятилетие было создано значительное количество почвенных (мета)геномных данных, что предоставляет возможность улучшить оценку качества почвы. Прогресс в области ИИ, особенно машинного обучения (ML), революционизировал предсказательное моделирование в различных областях, включая сельское хозяйство. ИИ может помочь селекционерам идентифицировать полезные черты и принимать решения по управлению урожаем, предсказывая изменения погоды. Интеграция ИИ с данными о микробиоме почвы, вместе с традиционными физико-химическими параметрами и показателями продуктивности, может привести к созданию динамичного и гибкого искусственно интеллектуального индекса качества почвы (AISQI). Этот индекс может быть адаптирован к региональным отличиям и одновременно поддерживать сравнительные исследования, в конечном итоге улучшая сельскохозяйственное управление и устойчивость экосистемы.
Интеграция ИИ и управления почвой для устойчивости:
Интеграция ИИ в управление почвой может показаться нестандартной, но она имеет значительный потенциал для улучшения устойчивого сельского хозяйства. Традиционно управление почвой сосредотачивалось на производстве продовольствия, естественных циклах и устойчивости. Однако ИИ внедряет современные вычислительные методы, которые могут значительно улучшить эти процессы. В частности, ML, ветвь ИИ, является ключевой при анализе обширных наборов данных, выявлении шаблонов и предсказаниях. Путем использования ML возможно оптимизировать использование ресурсов, увеличить производительность и поддержать охрану окружающей среды в сельском хозяйстве. Создание AISQI может быть ключевым инструментом для прогнозирования реакции почвы на различные методы управления, что позволит фермерам принимать более обоснованные решения, эффективно балансируя производительность и устойчивость.
Роль почвенных микроорганизмов в качестве почвы:
Качество почвы традиционно оценивается с использованием физических и химических показателей, однако эти меры часто не обладают достаточной чувствительностью к ранним признакам деградации. Микроорганизмы почвы составляют значительную часть биоразнообразия почвы и являются неотъемлемыми для поддержания структуры почвы, цикла питательных веществ и общего здоровья экосистемы. Их быстрая реакция на изменения окружающей среды делает их ценными индикаторами качества почвы. Прогресс в области высокопроизводительного секвенирования и ИИ позволил проанализировать микробные сообщества почвы с невиданной детализацией. Интеграция этого биологического аспекта в оценку качества почвы может улучшить точность и своевременность прогнозов, помогая выявлять риски деградации и информировать стратегии управления.
Разработка многоуровневого искусственно интеллектуального индекса качества почвы:
Разработка AISQI предполагает многоуровневый подход. На самом базовом уровне прогнозы могут быть сделаны с использованием глобальных почвенных данных и исторических методов управления. Наиболее продвинутый уровень AISQI включал бы адаптивные прогнозы на основе данных, собранных в разное время, позволяя модели развиваться по мере поступления новых данных. Этот подход позволил бы управляющим по земле проводить виртуальные эксперименты, тестировать различные сценарии управления и выбирать наиболее эффективные стратегии для своих конкретных почвенных условий. Таким образом, AISQI может стать мощным инструментом для оптимизации здоровья почвы и сельскохозяйственной продуктивности.
Заключение:
Внедрение такой передовой системы представляет собой вызов в плане получения и обработки данных. Сложность почвенных систем и большое количество данных, необходимых для точных прогнозов, могут превысить возможности существующей технологии. Однако потенциальные преимущества AISQI значительны, предлагая возможность улучшения практик управления почвой, повышения устойчивости сельского хозяйства и смягчения воздействия сельского хозяйства на окружающую среду. Совместные усилия среди почвоведов, биоинформатиков и экспертов по ИИ будут необходимы для реализации этой задумки и разработки надежного и динамического индекса качества почвы для будущего.
Источник изображения: Ссылка на изображение
Check out the Paper. All credit for this research goes to the researchers of this project. Also, don’t forget to follow us on Twitter and join our Telegram Channel and LinkedIn Group. If you like our work, you will love our newsletter..
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit: 50k+ ML SubReddit
Вот рекомендуемый вебинар от нашего спонсора: ‘Построение эффективных AI-приложений с использованием NVIDIA NIMs и Haystack’
Источник: MarkTechPost