大语言模型赋能设施农业:透过“智慧大脑“看智能环境调控
（文/ 于景鑫 北京市农林科学院）在上一篇专栏文章中,我们从宏观视角探讨了大语言模型为设施农业插上腾飞之翼的广阔前景。而要真正实现这一愿景,还需要在微观层面深入剖析LLM的技术原理和应用路径。本文将聚焦设施农业的核心环节之一——环境调控,看看"智慧大脑"是如何通过智能调控实现产量和品质的提升。
众所周知,设施农业的高效生产离不开精准的环境调控。温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等环境因子直接影响着作物的生长发育。传统的环境调控主要依靠人工监测和经验判断,不仅效率低下,而且容易出现偏差。尤其是在日光温室等非标准化的种植环境中,环境因子的动态变化更加复杂多变,单纯依靠人力已难以满足要求。
而LLM的出现,为智能环境调控开辟了新的道路。LLM本质上是一个基于海量数据训练的语言模型,它可以理解和生成接近人类水平的语言。这一特性使得LLM在知识表示、语义理解等方面具有显著优势。将LLM与温室环境数据相结合,就可以实现对环境因子的实时感知、动态预测和智能决策。
具体来说,智能环境调控可以分为三个步骤:感知、预测和决策执行。
第一步是对环境因子的智能感知。传统的温湿度传感器等设备虽然可以采集环境数据,但数据维度单一,时效性差。而利用物联网技术,我们可以在温室内部署各种类型的传感器,实时采集温度、湿度、光照、CO2浓度等多维度数据。同时,还可以引入计算机视觉技术,通过摄像头对植株的生长状态进行实时监测。这些海量的、异构的环境数据,为智能调控奠定了基础。
第二步是对未来环境的动态预测。环境因子的变化往往具有一定的规律性,但又会受到天气、季节等外部条件的影响。单纯基于历史数据的统计模型,很难对未来环境进行准确预测。而LLM的优势正在于此。通过对环境数据、天气预报、历史经验等多源异构数据的学习,LLM可以建立起一个全面的环境影响模型。基于这一模型,我们可以实现对未来一段时间内温室环境的动态预测,并提前判断出可能出现的极端情况。
第三步是对环境调控策略的智能决策。在掌握了当前环境状态和未来变化趋势的基础上,如何制定出最优的调控策略,是智能环境调控的关键。这本身是一个多目标优化问题,需要在产量、品质、能耗等多个维度进行权衡。传统的控制算法往往采用固定的阈值和规则,难以应对动态变化的环境。而LLM可以充当一位"环境调控专家",根据海量的农业知识和实践经验,对调控策略进行实时优化。例如,当预测到未来一段时间光照强度不足时,LLM可以提前调整补光策略;当预测到未来温度持续走高时,LLM可以提前启动通风降温措施。
通过感知、预测、决策三个步骤的无缝衔接,LLM赋能下的"智慧大脑"可以实现温室环境的智能化、精细化调控。一方面,通过对环境的实时感知和动态预测,农业从业者可以及时掌握温室环境的变化规律,提前做好应对准备;另一方面,基于LLM的调控策略优化,可以最大限度地发挥设施的生产潜力,在保证产量和品质的同时实现能源的高效利用。
当然,智能环境调控的实现还离不开其他技术的协同支持。例如,物联网技术可以提供可靠的数据采集和传输通道;边缘计算技术可以实现数据的就地处理和实时响应;5G技术可以提供稳定的网络连接和低时延的通信服务。与LLM一起,这些技术正在共同重塑设施农业的生产方式。
未来,伴随着LLM等人工智能技术的持续演进,智能环境调控还将不断升级迭代。或许有一天,我们可以实现完全自主的环境调控,让"智慧大脑"根据作物生长的内在需求,自适应地调节环境参数,实现产量、品质、能效的动态平衡。这一愿景的实现,不仅将大幅提升设施农业的生产效率,也将改写人与自然和谐共生的故事。
让我们拭目以待,见证 LLM 在设施农业环境调控中的非凡表现,让"智慧大脑"照亮现代农业的未来!