Green Artificial Intelligence Framework for EnergyEfficient Smart Agriculture in Tropical Environments

热带环境下可持续农业生产需求的日益增长，推动了环境友好型数字技术的整合，以解决智能农业系统中的能源消耗和资源效率低下问题。本研究提出了一种绿色人工智能框架，旨在提升能源效率、优化农业资源利用，并支持气候多变性和生态敏感性显著的热带地区的可持续农业实践。研究目标是开发一种智能且自适应的农业模型，能够在减少计算能耗的同时，改善精准农业中的环境监测和决策过程。该框架整合了物联网传感器、机器学习算法和能量感知数据处理技术，实时监测土壤湿度、温度、湿度和作物健康状况。研究采用定量实验方法，利用模拟农业数据集和从热带农业环境收集的智能传感器数据。结果表明，所提出的绿色人工智能框架显著降低了数据处理操作中的能源消耗，同时保持了智能灌溉和作物管理系统中的高预测精度和运行效率。此外，该框架通过减少农业活动中的过度用水和能源使用，提升了环境可持续性。总之，本研究强调了绿色人工智能作为创新解决方案的潜力，可用于开发可持续、有韧性且节能的智能农业系统，以支持热带地区的长期环境保护和粮食安全。