人工智能在农业风险管理中的应用研究

随着科技的不断发展，农业领域也在发生着翻天覆地的变化，正在逐步走向智能化。人工智能、物联网等技术，作为新兴的科技手段，正在推动农业现代化发展，成为推动农业可持续发展的重要动力。无数科研机构、高校等也在研究这些新兴技术能否应用到农业中。

农业科研

农业是关系国计民生的基础产业，但同时又是弱质产业，传统农业风险管理研究方法中存在非线性信息挖掘不足、精确度不高和鲁棒性差等问题。中国农业科学院农业信息研究所赵思健研究员团队，以人工智能在农业风险管理中的应用为研究话题，借助人工智能的大数据强非线性拟合、端到端建模和特征自学习等功能，以图解决传统农业风险管理中存在的问题。

示意图

该研究从AI在农业脆弱性评估、农业风险预测、农业损害评估这三大方面的研究入手，得出如下结论：

1. AI在农业脆弱性评估中的特征重要性评估缺乏科学有效的验证指标，且应用方式导致无法比较多个模型之间的优劣，建议采用主客观法进行评价。

2. 在风险预测中，发现随着预测时间的增加，机器学习模型的预测能力往往会下降，过拟合问题是风险预测中的常见问题，且目前研究针对图数据空间信息的挖掘还较少。

农业生产环境复杂，应用场景多变是影响损害评估准确性的重要因素，提升深度学习模型的特征提取能力和鲁棒性是未来技术发展需要克服的重点和难点问题。

流程图

针对AI应用过程中存在的性能提升问题，和小样本问题提出了相应的解决方案。对于性能提升问题，根据使用者对人工智能的熟悉程度，可分别采用多种模型比较法、模型组合法和神经网络结构优化法以提升模型的性能表现。

对于小样本的问题，往往可以将数据增强、生成对抗网络和迁移学习相结合，以增强模型的鲁棒性和提高模型识别的准确性。

结构图

最后，对AI在农业风险管理中的应用进行了展望。未来可以考虑将人工智能引入农业脆弱性曲线的构建。针对农业产业链的上下游关系和与农业相关的行业关系，更多地应用图神经网络对农业价格风险预测进一步深入研究。

损害评估建模过程中可以更多地引入评估目标相关领域的专业知识以增强对目标的特征学习，对小样本数据进行增广也是未来研究的重点内容。