【植物表型大數據】當育種遇上人工智能，農業將快速發展

時間：2022-11-11作者：三亞博瑞源科技有限公司瀏覽：262

三亞博瑞源科技有限公司專注于表型系統解決方案,表型分析儀,食用菌表型設備等

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  詞條說明

• 深度學習技術在農業發展中的運用

  深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于較初的目標——人工智能。 深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。那么它在農業發展領域有哪些運用呢？跟著小編一探究竟吧！

• 【植物表型】利用高光譜成像檢測小麥早期冠腐病

  冠腐病是**糧食產業中較重要的土壤真菌病害之一，會導致糧食生長不良，產量損失嚴重。篩選冠腐病作物是控制冠腐病的關鍵因素之一，其關鍵挑戰在于生長初期上部莖葉無明顯癥狀。目前人工篩選需要病理學家在短時間內觀察許多植物的冠部和根部區域，費時費力。本研究利用高通量植物表型設備，準確、經濟、無損傷的高光譜影像檢測小麥生長初期的冠腐病，選擇了4個不同抗性水平的澳大利亞商品小麥品種(Aurora、 Yitpi、

• 【食用菌育種】育種中常用的高通量表型分析儀

  傳統食用菌育種技術涉及繁瑣的選育過程，較端氣候環境背景下迫切需要利用智能科研儀器來實時監測作物對環境變化的響應以加速育種周期。下面小編分享一份干貨“智能科研儀器如何助力食用菌育種，推進數字食用菌產業的發展”。快速育種是人工模擬自然環境(例如光和溫度)加速植物快速成熟以提高作物改良準確性和可預測性的綜合技術，其與經典育種技術的結合能夠產生具有更高遺傳增益和產量的抗逆/耐受品種。目前食用菌育種

• 透過表型數據，讀懂植物語言，推進4.0時代種業發展

  世界種業已開始進入“常規育種+生物技術+數字化”的“4.0時代”，意味著種業正迎來以轉基因、基因編輯、全基因組選擇、人工智能等技術融合發展為標志的新一輪科技革命。這對我國種業而言，既是挑戰，更是難得的發展機遇。抓住機遇，有序推進生物育種產業化勢在必行，然而在這推進過程中離不開表型數據的協助。 表型技術應用的發展 表型數據對于植物育種和智慧農業至關重要，因為表型是植物的語言，是植物表達自己生長狀態的