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📰 建立信任：在农业应用中验证人工智能（AI）和机器学习的有效性 - 生物通

人工智能（AI）和机器学习（ML）在农业领域的应用正在不断发展，涵盖了数据治理、模型验证和法规整合等多方面。通过遵循FAIR原则和DAMA-DMBOK框架，AI和ML的可靠性得到了提升，推动了新的农业化学品的发现和农药残留的预测。在2025年美国化学会会议上，国际专家讨论了技术整合的机遇与挑战，强调了数据整理和基础设施建设的重要性，以确保数据的可转移性和可重复性。

在产品开发中，AI和ML的有效应用不断深化，特别是在残留物分析和环境风险评估等方面。通过严格的验证和最佳实践，许多研究展示了AI驱动的模型如何提高农业产品的效率和安全性。例如，开发的预测模型能够估计玉米中的潜在残留物水平显示出在产品标签优化中的潜力。这表明AI与传统专家评估的准确性相当，简化了方法评估的过程。

未来，AI和ML在农业领域的前景广阔，受益于快速技术创新和对监管协调的承诺。随着学术界和行业的合作日益紧密，这些技术将更好地应对现代农业的复杂性，为监管批准的系统开辟新机遇，实现可持续的农业创新。新兴技术的涌现将进一步推动农业领域的发展，使得AI和ML能够提供可靠的解决方案。

🏷️ #人工智能 #农业应用 #机器学习 #数据治理 #产品开发

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