From Nano-Design to Field Deployment: An AI-Enabled Framework for Precision Agriculture

方法

视角文章，整合材料属性与土壤、植物、气候及田间表现数据。

发现

AI可提升农业纳米技术的精准性、适应性与环境责任性。

机会点

田间尺度数据稀缺与模型迁移性差，是构建纳米农业决策系统的关键研究空白。

摘要 功能纳米技术可改善农用化学品的递送、养分利用效率和植物胁迫监测，但其性能在异质性田间条件下往往存在差异。本视角提出一个三阶段、由人工智能赋能的框架，整合预测性纳米制剂设计、自适应田间部署和反馈驱动的优化。人工智能将材料特性与土壤、植物、气候及田间性能数据相结合，同时支持生态风险评估以及与精准施用系统的兼容性。主要挑战包括田间规模数据集有限、模型可迁移性、传感可靠性、标准化、监管不确定性以及经济可行性。将材料工程与数据驱动的决策相结合，或可实现农业纳米技术更精准、自适应且对环境负责的部署。