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（于景鑫 北京市农林科学院智能装备技术研究中心）设施农业是现代农业的重要发展方向,但在数字化、智能化的进程中仍面临诸多挑战。传统的农业算法模型虽然可以为设施农业提供一定的决策支持,但在实际应用中往往受限于参数调优复杂、模型泛化能力差等因素。随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大语言模型(LLM)和自动化机器学习(AutoML)的兴起,为突破这一瓶颈带来了新的曙光。本文将深入探讨LLM和AutoML在设施农业中的应用前景,揭示大模型如何通过自动调参,让农业算法模型的开发和使用变得更加简单易行,为设施农业的智能化升级赋能。
一、设施农业的"智能化困境"
设施农业作为现代农业的重要组成部分,涉及温室大棚、植物工厂等多种形式,对农业生产的环境调控、病虫害防治等方面提出了更高的要求。传统的农业生产管理主要依赖人工经验,难以适应设施农业规模化、集约化的发展需求。为此,业界开始尝试引入各类农业算法模型,希望通过数据驱动的方式来优化农事决策。
然而,农业场景的复杂多变性,导致通用算法模型难以直接适用。为了获得理想的性能,往往需要针对不同设施、不同作物,甚至不同生长阶段,对算法模型进行反复的调整和优化。这种参数调优过程不仅耗时耗力,还需要较高的数据科学和领域知识,使得农业算法模型的实际应用举步维艰。
此外,由于缺乏有效的迁移学习机制,针对特定设施作物调优得到的模型,难以推广至其他类似场合。这种泛化能力的不足,也大大限制了农业算法模型的实用性。
二、大模型来了,农业算法的"私人订制"时代
大语言模型(Large Language Model,LLM)是近年来人工智能领域的重大突破,代表模型如GPT-3、PaLM等,具有强大的自然语言理解和生成能力。它们通过海量语料的预训练,可以从文本数据中学习到丰富的知识和逻辑规律。更重要的是,LLM具备了初步的推理和决策能力,可以根据具体任务的需求,从知识库中高效检索和组织信息。
这一特性为农业算法模型的设计和优化带来了新的思路。试想,如果我们将温室环境监测、作物长势观测等农业数据,转化为LLM可以理解的文本形式,那么就可以利用LLM强大的语义理解能力,自动归纳农事活动与作物响应间的内在联系。进而,LLM还可以根据农艺专家的经验总结,自动生成优化农业算法模型的建议,为算法模型的设计提供"私人定制"服务。
例如,针对番茄种植的设施农业场景,我们可以将不同生育期的温湿度、光照、二氧化碳浓度等环境参数,以及灌溉施肥记录、病虫害发生状况等农事操作数据,按照一定格式组织成文本。同时,再将番茄产量和品质评估结果也转化为文本标签。然后,用这些文本数据去fine-tune预训练的LLM,使其学会从环境和农事因素中,判断番茄生长发育和产量品质的关联规律。
当我们需要优化番茄种植的农业算法模型时,就可以用自然语言向LLM描述具体需求,如"如何通过调整温室通风和灌溉策略,在不影响产量的前提下提升番茄糖度?"LLM可以根据学习到的种植规律,结合农艺专家的经验总结,自动给出调整建议,例如"可以考虑在番茄成熟前两周适当减少灌溉量,并加强温室通风,使光合作用产物更多地向果实转移"。这些建议可以直接指导农业算法模型的优化方向,大大简化算法迭代优化的过程。
三、AutoML来了,农业算法的"自动驾驶"时代
光有针对性的优化方向还不够,农业算法模型还需要经过大量的调参和测试,才能真正适应具体的应用场景。传统的人工调参方式费时费力,还难以探索到最优的参数组合。这时,自动化机器学习(Automated Machine Learning,AutoML)技术就成为了农业算法模型的"自动驾驶"引擎。
AutoML利用机器学习自身的能力,来自动化机器学习的开发流程,最大限度减少人工参与。具体来说,它可以自动完成数据预处理、特征工程、算法选择、超参数优化等一系列任务,只需输入原始的农业数据,就能输出性能优化的算法模型。
以水肥一体化管理为例,我们可以将作物生长监测数据(叶面积指数、叶绿素含量等)、土壤环境数据(水分、养分含量等)以及灌溉施肥记录输入AutoML平台,并设定提升水肥利用效率的优化目标。然后AutoML会自动生成多种候选特征,如叶面积指数的一阶导数、土壤水分与施肥量的比值等,筛选出与优化目标最相关的特征子集。接着,它会从一个算法模型库中(如随机森林、支持向量机、神经网络等),自动选取适合当前任务的算法,并通过启发式搜索或强化学习等策略,高效优化算法的超参数(如树的数量、网络层数等)。
经过这一系列"自动驾驶"式的优化,AutoML最终可以输出一个定制化的农业算法模型,实现灌溉施肥策略的智能优化。与人工调参相比,AutoML可以在更短时间内探索到更优的模型,而且避免了人为设计偏好的影响,能够发掘出非常规的特征组合和算法配置,充分利用数据中蕴含的信息。
四、LLM+AutoML,农业算法模型的"自动炼丹"炉
大语言模型负责高层决策指导,AutoML实现自动化执行优化,二者的结合可以说是农业算法模型开发的"自动炼丹"炉。具体而言,LLM相当于一位智能的炼丹师傅,可以根据农业生产的需求,提出切实可行的算法模型设计方案。而AutoML则是一套全自动的炼丹设备,可以根据LLM给出的配方,快速调试出满足要求的成品算法。
以育苗移栽机器人的视觉系统为例,我们首先可以将大量幼苗图像和生长状态标注输入LLM,训练它掌握苗期特征与生长质量的关联性。当需要优化育苗移栽的视觉算法时,就可以用自然语言向LLM提出要求,如"在保证漏检率不高于0.1%的前提下,尽量降低算法的计算复杂度"。LLM会根据苗期生长规律,给出调整建议,例如"可以考虑在图像预处理阶段,先提取幼苗轮廓和颜色特征,再用少量形态和纹理特征进行辅助判别,以减少不必要的计算量"。
接下来,AutoML就可以自动将LLM的调整建议落实到视觉算法的优化中。它会从海量育苗图像数据中,自动筛选出最能反映苗期生长状态的形态、颜色、纹理特征,搭配适合边缘计算场景的轻量化神经网络模型,并自动探索最优的网络结构和超参数。最终,AutoML将输出一个"私人定制"的育苗视觉模型,兼顾了识别准确率和计算效率,完美符合LLM的优化要求。
五、LLM+AutoML在农业领域的进一步拓展
除了农业算法模型的开发优化,LLM+AutoML还可以在农业领域的其他环节发挥重要作用。例如,利用LLM从海量农业科研文献、行业报告等非结构化数据中,自动提取农作物种植和设施管理的关键知识,构建农业知识图谱。再通过AutoML将知识图谱嵌入预测性维护、产品溯源等各类智慧农业应用中,就可以实现由知识驱动的全流程智能优化。
此外,LLM+AutoML与农业物联网的结合,也是一个值得期待的方向。物联网设备产生的海量多模态数据,可以用于增强LLM的语义理解能力。反过来,LLM也可以通过自然语言交互,赋予农业物联网设备更加灵活智能的控制能力。同时,AutoML可以持续优化物联网数据分析和控制决策的算法模型,使得农业物联网系统能够不断自我进化、自我完善。
随着LLM和AutoML技术的持续演进,以及与农业领域知识的进一步融合,一个全新的"智慧农业大脑"正在徐徐展开。在不远的未来,每一个设施农场都将拥有一位得力的智能助手,它可以用认知科学和机器智能,去解构农业生产的复杂规律,并用自动化、精细化的算法模型,去驱动一系列农事设备,实现农业全流程的最优控制。
