人工智能的应用环境、农业和地球科学

人口的快速增长,全球食品消费也在快速增长。农业已提供约17%的收益率比它仅仅应用于三十年前。然而,世界各地有超过8亿人患有缺乏粮食安全。迅速增加农业或食品生产为满足日益增长的食品需求不是一件容易的事。人工智能出现了一起大数据技术和高性能计算创造新的机会解开,量化和理解数据密集型过程在农业经营环境。大量的计算方法,如人工神经网络。进行精度分析,大量的计算方法,如人工神经网络、决策树、支持向量机、贝叶斯信念网络、模糊系统、深入学习,极端的学习机器,等是最常用的方法。必须促进研究和开发领域的人工智能应用程序的环境,农业。

本研究课题将集中于两个主要目标:(1)发展创新人工智能(AI)和/或stochastic-based技术环境和农业造型的目的和(2)建立更准确和有效的预测,预测模型优化和自动化的环境/农业变量。这些目标还将加强我们对环境的理解和农业可持续发展问题在今天的快速全球化、城市化的世界。研究集中在复杂和动态环境/农业变量和实现新颖的建模方法,开发新的工具,或改善现有的预测模型尤其受欢迎。

我们希望鼓励人们贡献他们的最新发展,思想,和评论文章中的人工智能应用程序环境和农业科学。感兴趣的主题包括,但不限于,如下:

•实时监测

•机器学习

•气候变化

•作物管理/产量预测

•洪水预报

•智能收获

•质量评估

•土壤管理和天气预报

•水管理