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結合數據科學和植物科學
 

中興大學 生物系統工程研究室 陳加忠

 
 

https://www.hortidaily.com/article/9245161/combining-data-and-plant-science/

現在將數據與植物科學相結合,比以往任何時候都更加重要。如果我們以正確的方式應用它,我們可能會更有效,更可持續地種植水果和蔬菜。但是要如何將植物科學與數據科學相結合?

幾乎所有與植物,植物的生長,根區以及氣候條件等有關的資料都可以收集為可用數據。這可以手動完成,但是這很耗時且容易出錯,也可以通過高科技系統(例如感測器和圖像)來完成。有了太多可用數據,但是要如何處理呢?以及如何利用溫室中植物科學和數據科學的寶貴見解將兩者的優點結合在一起?

植物科學與數據科學

植物科學可以追溯到遠古時代,但是數據科學相對較新。植物科學是一門涉及植物生理學,遺傳學和作物生長的經典科學。它是結構化和系統化的。另一方面,數據科學是從原始數據中提取有用和可操作的知識科學。沒有固定的規則,數據科學可以看作是一種藝術形式。

使他們聚集在一起的是因子在於它們都利用最新技術,並且包含強大的研究元素。數據科學幾乎可以與任何科學或任何領域相結合,例如醫學、金融、天體物理學等。當數據科學實際上與動態的植物科學相結合時,神奇的事情就發生了。種植者可以更放心,可以在減少資源下(水分,肥料和化學品)的情況下做更多的事情。這種組合可以使我們獲得更好的農作物品質,更高的產量以及溫室更高的效率。

如何將植物與數據科學相結合

由於這種做法是相當新的,因此對於將植物科學與數據科學相結合以及如何在溫室中引入新技術現在存在許多誤解和假設。

誤解:我的直覺很準確。我不需要在公司中使用新技術並應用數據科學

真相:毫無疑問,數據和人工智慧對於公司會非常有幫助。智慧演算法可以有效地識別關聯性,數據技術具有記錄歷史數據的能力。但是,需要植物科學和數據科學的良好結合。這意味著需要考慮栽培的專業知識(所謂綠色知識或綠色拇指)。這些預測,建議和推薦僅僅只是數據驅動的採用。可以用飛行員駕駛飛機的比喻來說明。目前,這項工作是由電腦完成的,但是,試用點對於制定實際決策和做出明智的決策仍然至關重要,即使是最成功的種植者也可以經常使用數據驅動的見解,數據和預測。溫室公司應用數據科學來改善栽培策略。