Использование микробиомных методов машинного обучения для улучшения контроля за здоровьем почвы.

 Advancing Soil Health Monitoring: Leveraging Microbiome-Based Machine Learning for Enhanced Agricultural Sustainability

“`html

Мониторинг здоровья почвы с использованием машинного обучения на основе микробиомов:

Здоровье почвы критично для поддержания экологической и коммерческой ценности агроэкосистем, требуя оценки биологических, химических и физических свойств почвы. Традиционные методы мониторинга этих свойств могут быть дорогими и непрактичными для регулярного анализа. Однако микробиом почвы предлагает богатый источник информации, который можно анализировать экономично с использованием высокопроизводительного секвенирования.

Практические решения и ценность:

Это исследование исследует потенциал моделей машинного обучения, в частности случайного леса (RF) и метода опорных векторов (SVM), для прогнозирования 12 ключевых метрик здоровья почвы, включая состояние обработки и текстуру почвы, с использованием данных ампликонов гена 16S рРНК. Модели проявили сильные прогностические способности, достигнув значения Kappa примерно 0,65 для категориальных оценок и значения R² около 0,8 для числовых прогнозов, особенно преуспевая в прогнозировании биологических метрик здоровья почвы перед химическими и физическими.

Исследование также рассматривает проблемы и лучшие практики обработки данных микробиома для применения в ML. Было установлено, что модели, обученные на высшем таксономическом разрешении, были наиболее точными, и что общие техники обработки данных, такие как редуцирование и агрегирование таксонов, могут снизить точность прогнозирования. Ключевые микробные таксоны, такие как Pyrinomonadaceae и Nitrososphaeraceae, были выявлены как важные факторы точности модели, коррелирующие с известными показателями здоровья почвы. Диагностика на основе микробиома может предоставить масштабируемый и эффективный инструмент для мониторинга здоровья почвы, предлагая практическое решение для регулярной оценки свойств почвы и принятия устойчивых сельскохозяйственных практик.

Методы:

Была проведена комплексная оценка здоровья почвы с использованием 949 образцов почвы с различных сельскохозяйственных угодий США и Канады в соответствии с рекомендациями протокола Comprehensive Assessment of Soil Health (CASH). Для поддержания целостности композиции микробиома образцы были гомогенизированы, высушены на воздухе и проанализированы в течение двух месяцев в Лаборатории здоровья почвы Корнеллского университета. Каждый образец прошел тщательный анализ, охватывающий 12 ключевых биологических, химических и физических метрик здоровья почвы, которые впоследствии были нормализованы и категоризированы для практического использования в управлении. Общее ДНК было извлечено с использованием набора PowerSoil DNeasy, а затем произведено количественное определение. Бактериальные сообщества были профилированы путем секвенирования области V4 гена 16S рРНК. Данные секвенирования были обработаны с использованием QIIME2, используя DADA2 для присвоения вариантов ампликонных последовательностей (ASV) и таксономии, используя базу данных Silva. Для подготовки данных к дальнейшему анализу были использованы методы, такие как редуцирование, пропорциональность, нормализация CSS и фильтрация разреженности для создания пяти различных типов наборов данных.

Разработаны модели обучения с учителем машинного обучения, в частности RF и L2-регуляризованные метод опорных векторов (SVM) для прогнозирования метрик здоровья почвы, практик обработки и текстуры почвы на основе данных микробиома. Рабочий процесс моделирования включал масштабирование функций, выполнение 80:20 разделения обучающих и тестовых выборок, повторяемых несколько раз для обеспечения надежности, и выбор оптимальных гиперпараметров через кросс-валидацию. Производительность модели оценивалась с использованием статистики Kappa для задач классификации и значений R² для регрессии. Важность функций была определена с использованием подхода leave-one-out для выявления ключевых таксонов, вносящих вклад в прогностическую точность. Лучшие модели были проверены на независимых наборах данных из исследований Musgrave Farm и Pastureland, продемонстрировав их обобщаемость.

Резюме оценки ML-модели на основе микробиома почвы:

Континентальное исследование почвенного микробиома сельскохозяйственных угодий Северной Америки оценило прогностическую точность ML-моделей с использованием данных микробиома почвы. SVM преуспел в классификации здоровья почвы, в то время как RF показал лучшие результаты в задачах регрессии. Нормализация глубины чтения и таксономическое разрешение значительно влияли на точность модели. Самыми предсказательными признаками были конкретные ASV, связанные с метриками здоровья, такими как активный углерод. Кросс-валидация с независимыми наборами данных подтвердила надежность моделей, особенно для прогнозирования биологических метрик. Микробиомы почвы показали значительное географическое разнообразие, причем химические свойства являлись основными причинами различий в составе сообщества.

Потенциал и вызовы моделей ML на основе микробиомов для прогнозирования здоровья почвы:

Это исследование подчеркивает потенциал использования моделей ML на основе микробиомов для прогнозирования метрик здоровья почвы. Анализ 16S рРНК почвенных микробиомов показал, что хотя эти модели могли эффективно прогнозировать биологические метрики здоровья, их точность в отношении химических и физических метрик была ниже. Модели столкнулись с проблемами из-за узкого диапазона значений pH почвы и недостаточного представления экстремальных состояний здоровья почвы в наборе данных. Улучшение точности этих моделей потребует лучшего представления разнообразных состояний здоровья почвы, особенно в экстремальных случаях, и преодоления трудностей при обработке почв с низкими показателями здоровья, которые обычно более филогенетически разнообразны.

Несмотря на эти вызовы, исследование заключает, что модели ML на основе микробиомов показывают потенциал в дополнении или потенциально замене традиционных оценок здоровья почвы, особенно в биологических метриках. Полученные результаты указывают на то, что с появлением большего количества данных, особенно региональных или управленческих, точность этих моделей улучшится. Исследование также подчеркивает необходимость разработки высокопроизводительных методов сбора данных о микробиоме, особенно для почв с низкими выходами ДНК. В то время как линейные SVM L2 превзошли RF в задачах классификации, RF модели преуспели в задачах регрессии, указывая на отсутствие четкого предпочтения к конкретному алгоритму ML в прогнозировании здоровья почвы. Будущие исследования и применение подходов ML на основе микробиомов в рамках здоровья почвы могут улучшить цифровое сельское хозяйство и обеспечить комплексную оценку здоровья почвы.

Проверьте статью. Вся заслуга за этот исследовательский проект принадлежит исследователям этого проекта.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…