Meise

Jan Schoenke、Nils Aschenbruck、Roberto Interdonato、Rushed Kanawati、Ann-Christin Meisener 等人。Gaia-AgStream：用于挖掘农业复杂数据流的可解释 AI 平台。2021 年 6 月，法国，在线，国际智能和可持续农业会议。第 71-83 页。hal-03636208

摘要。我们提出了一份关于农业领域人工智能 (AI) 和数据流平台概念的立场文件。我们项目的目标是通过提供一个名为 Gaia-AgStream 的人工智能和数据流平台，在碳农业和生物多样性保护方面支持农业生态学，该平台加速了人工智能在农业中的应用，可供农民和农业公司直接使用。我们提出的技术创新侧重于智能传感器网络、统一不确定性管理、可解释的人工智能、根本原因分析和混合人工智能方法。我们的人工智能和数据流平台概念为欧洲开放数据基础设施项目 Gaia-X 做出了贡献，包括数据和人工智能模型的互操作性以及数据主权和人工智能基础设施。我们设想的平台和为碳农业和生物多样性开发的人工智能组件将使农民能够采用可持续和有弹性的生产方法，同时通过将碳封存和人工智能就绪数据流货币化来建立新的和多样化的收入来源。开放和联合的平台概念允许将研究、工业、农业初创企业和农民聚集在一起，以形成可持续的创新网络。我们在这些背景下描述了我们提出的方法的核心概念和架构，概述了我们平台的实际用例，并最终概述了挑战和未来前景。