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打造农业病虫害领域的ChatGPT,智能所联合发布“图知农业病虫害大模型”

来源:  | 时间:2024-04-28|  作者:吴银亭

  4月26日下午,由中国科学院合肥物质院智能所谢成军与张洁团队、安徽省农科院农业经济与信息研究所董伟团队联合打造的“图知农业病虫害大模型”产品在合肥正式发布。

  据了解,我国严重危害农作物的病虫害种类有100多种,每年因病虫害导致粮食损失可达1400万吨。而现有农业病虫害监测技术落后,监测调查范围小、效率低、费时费力;另外,基于深度学习的病虫害智能识别已经大量应用,但模型分散、精度低、迁移能力弱,泛化性能差;现有的病虫害服务受限于单一的程序输出模式,缺乏与用户之间的互动。

  为解决这些痛点难点问题,团队联合安徽省农科院农业经济与信息研究所,在前期技术积累、海量数据等基础上,经过核心技术攻关、系统研发以及大量示范验证后,联合推出“图知农业病虫害大模型”。

  “图知农业病虫害大模型”技术产品是一款面向农业植保应用场景的大模型产品,也是我国首个农业垂直领域病虫害大模型,是通用人工智能与农业深度融合和科技创新应用的最新成果:首先提升了现有病虫害智能识别能力,团队研发的田间病虫害大模型在田间一类病虫害的检测识别精度达到了90%以上,在固定设备下近400类害虫的平均检测识别精度也达到了85%以上,相对于传统目标检测小模型精度平均提升11%以上;其次,实现了智能问答功能,例如发送一张田间照片,大模型会通过对上下文的分析得出具体病虫害,并提醒用户进行防治;第三,实现了智能预测功能,可以对病虫害发生趋势、发生面积与发生程度进行预测和预警;最后,实现了智能分析、智能生成功能,不仅可以满足植保监管部门或植保企业数据库的调数、数据分析与数据可视化需求,甚至还能生成报表、生成摘要、翻译文本、撰写新闻稿等。

  “图知农业病虫害大模型”的所有场景应用均是基于人机对话方式,在专业性、精准性、互动性、灵活性等方面,颠覆了传统的植保服务模式,将给农业生产带来更加智能化、精准化的管理手段和服务,助力我国农业生产的可持续发展。

  后续,团队表示,将统筹目前植保行业现状和各级主管部门统一监管需求,建设智慧植保领域“两库一平台”,即病虫害样本库、算法模型库、模型训练和验证平台,形成数据统一汇集,模型灵活调用,样本、算法模型共建共享的农业病虫害开放人工智能平台。其中,核心是构建国内最大的、质量最高的多模态病虫害样本库,并建立病虫害数据采集、清洗、调用等标准规范。

  智能所副所长宋全军、省农科院经信所所长陈磊、中科合肥技术创新工程院副院长谢成军、安徽省植保站副站长郑兆阳分别致辞,表示“图知农业病虫害大模型”能够显著提升农业病虫害防控能力,为用户提供更加科学精准的指导和服务,全面赋能农业智慧植保,对我国农业生产可持续发展具有重要意义。智能所江勇副研究员、李瑞副研究员汇报了图知农业病虫害大模型的建设情况、技术架构,并进行了现场演示。

会场

发布仪式

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