数字农业闭环法学硕士副驾驶

arXiv:2608.09949v1 公告类型：新 摘要：这项研究评估了大型语言模型 (LLM) 在复杂生物系统中的应用，从数据分析发展到自主的、人工智能引导的实验。该框架由来自 49 通道植物传感器网络的数据驱动，涵盖多光谱、电化学和介电模式。为了提高可访问性，该系统为专家和非专家提供实时自然语言解释。然而，其核心优势在于从人在环分析到自主控制的转变。法学硕士处理生物物理数据，评估植物生理学并触发硬件执行器来优化微气候、执行表型分析协议或诱导受控应激场景。这种闭环架构建立了直接的人工智能-生物学接口，能够对复杂的生物系统和生态进行数据驱动的探索。该框架在三个案例研究中得到了验证，基于垂直农场和单植物设置，并破译了植物生理学中复杂的微观和宏观波动。生产规模部署中的代理执行多参数优化，平衡生物量积累、叶绿素含量和能源消耗。法学硕士处理生物传感遥测技术，以 2 小时的间隔调节全光谱、450 nm 和 660 nm 照明。与周期控制相比，最短时间模式下的系统将生产周期缩短了35%。在能量优化模式下，它通过光脉冲利用生理惰性，将能耗降低了 18%，而培养时间仅略有增加。最后，智能体自主开发了一种不可预见的暗诱导叶绿素积累策略，从而节省了 67.9% 的能源。该框架将法学硕士转变为数字农业的自主副驾驶，提高成本价值比并降低计算和专家劳动力限制。