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编辑/雪松

气候变化、人口增加、生产生物燃料对土地的竞争性需求，以及土壤质量下降，地球养活世界人口会变得越来越困难。联合国（UN）估计，到2030年，全世界将有8.4亿人受到饥饿的影响。

为打破这个僵局，伯明翰大学（ University of Birmingham）主导的一个国际研究小组提出了一个发展思路，将「智能农业和纳米农业」与「人工智能和机器学习能力」相结合，使用更加精确智能的农业来解决全球粮食危机。同时研究人员还提出了安全、可持续和负责任地将人工智能和纳米材料运用于精确农业的执行路线。

该综述以「Nanotechnology and artificial intelligence to enable sustainable and precision agriculture」为题，于2021年6月24日发布在《自然植物》（Nature Plants ）杂志。

人工智能在农业中的挑战

当前，为提高生产力而进行的农业集约化，导致全球氮素利用率（NUE）极差（不到 50%）；大量养分流失到水和空气中，导致富营养化和温室效应（近 11 % 的全球温室气体排放来自农业），对环境质量构成严重威胁。杂草、虫害和植物病害的竞争导致作物损失，农业粮食产量也会受到影响。在全球范围内，杂草竞争可导致 34% 的作物损失，微生物疾病和虫害造成了另外的作物损失。除草剂、杀虫剂以及化肥的使用能够减少作物损失，提高粮食产量；但是这些却会对人类的健康、土壤肥力、生态环境造成严重威胁。

农业科技创新的主要驱动力是优化生产力。全球人口不断增长，而全球人均农业用地面积不断减少。农业要在确保土壤和环境健康的前提下，养活更多的人口。

人工智能方法和纳米化农业的融合还处于起步阶段，因此，这一观点旨在刺激这一重要领域的发展。将现有的「养分循环和作物生产力模型」与「人工智能和机器学习」相结合，可以优化靶向、吸收、输送、养分捕获和土壤微生物组成；可以设计纳米级农用化学品。将纳米农用化学品应用到主流农业系统管理中，实现最佳安全性和功能特性的结合。

图示：纳米技术在农业中的应用，特别侧重于作物生产。（来源：论文)

基于纳米安全和纳米信息学的纳米农药研究进展

纳米信息学和建模的应用领域包括：预测纳米材料与根际分泌物（蛋白质和代谢物）的相互作用和影响，纳米材料在吸收转运之前、期间的转化，纳米材料对土壤微生物群落的影响，以及纳米材料在叶面或土壤施用后对植物吸收的预测。将纳米信息学方法与现有的养分循环、NUE 和作物生产力模型等耦合到具有MOOP能力的整体IATA中，可以结合安全性和功能性特征（包括提高作物的NUE和热值）对农用纳米材料进行联合优化，从而实现精准农业。

在实验室和田间使用纳米材料进行农业实验研究成本高昂、耗时且复杂，限制了系统的可变范围。并且由于实验结果会受到实验程序、方案、持续时间、纳米材料类型、剂量、土壤类型和植物种类等众多因素的影响，实验结论可能会模棱两可。因此，纳米信息学与人工智能结合精准农业研究是势在必行的。

图示：机器学习在纳米农业中的应用。（来源：论文）

用于纳米农业的人工智能和机器学习

当前农业中的人工智能和机器学习

农业机器学习使用的应用领域主要分为四方面：

作物管理，包括作物产量预测、疾病检测、杂草检测、作物质量和物种识别方面的应用；

牲畜管理，包括动物福利和牲畜生产方面的应用；

水管理（日、周或月蒸腾率）；

农业土壤性质预测和识别等土壤管理。

然而，将贝叶斯网络应用于农业系统仍然具有挑战性，因为通常没有足够的数据来计算网络所需的先验知识和条件概率。关于改进作物生产的关键领域，基于植物生长过程的机器学习模型，包括吸收、呼吸、水和氮吸收、光合酸盐和氮的划分、豆类植物的固氮和根生长等方面的模型。将机器学习、模拟和组合优化相结合，可以为决策提供信息，并支持选择最佳的种子品种（例如大豆）进行生长。将纳米材料安全、土壤管理和植物产量等多方面信息纳入多目标优化建模可以用于保护生态。

适用于纳米农业的纳米信息学模型

在纳米材料风险评估和安全环保纳米材料设计中应用机器学习，是过去几年深入研究的领域，例如，将特定纳米材料特性与细胞的摄取联系起来的纳米QSAR模型。增强（或减少）表面功能化的模型，例如蛋白质结合模型、细胞结合模型，可用于精密纳米农业靶向策略的设计。

将纳米医学的进步扩展到精确纳米农业，有助于优化控释农用化学品的设计。例如，使用「自动数据分割算法」和「药物配方数据评估的深度学习网络」，可预测最佳药物配方和剂量。

在纳米安全领域，用「开发生成数据」和「元数据」的优化工作流，注释「映射到接收数据库的数据模式」，同时自动上传到纳米安全知识库；这将促进纳米安全和纳米农业相关数据集的集成和再利用。

精准纳米农业的挑战与障碍

尽管纳米技术在农业中具有广泛的应用潜力，但要推动该领域向前发展创新纳米材料的全面商业规模应用，仍有许多挑战需要克服。其中包括缺乏机械 了解纳米材料-植物-土壤界面的相互作用以及植物维管结构和细胞器中纳米材料的吸收和易位；对有意应用纳米材料的环境安全和人类健康风险认识不足；缺乏土壤和大规模实地研究来证明纳米材料在现实情况下的功效；平衡新技术的采用和农业的低利润率；以及收集和协调开发 AI 模型所需的数据集方面的挑战。

虽然纳米技术在农业的广泛应用中具有潜力，但要推动这一领域前进，并促进前文所述的许多创新纳米材料的全面商业应用，还有许多挑战需要克服。这些包括：缺乏对纳米材料-植物-土壤界面之间相互作用的机械理解；缺乏对纳米材料应用所造成的环境安全和人类健康风险等问题的理解；缺乏对纳米材料在现实情况下的有效性的证明；难以权衡研发新技术的高投入与农业低利润的问题；以及收集和协调开发人工智能模型所需数据集所带来的挑战。

图示：土壤植物环境中纳米材料行为的复杂性和土壤-植物系统的潜在影响。（来源：论文）

发展思路

了解纳米材料在农业环境中的长期命运，要明确纳米材料如何与根、叶和土壤相互作用；

评估纳米材料对农业生态系统的长期生命周期影响，例如，纳米材料的重复应用将对土壤产生怎样影响；

对纳米农业应采取系统级方法，利用现有的土壤质量、作物产量和养分利用效率（NUE）数据来预测纳米材料在环境中的表现；

使用人工智能和机器学习来识别控制纳米材料在农业环境中行为的关键特性。

图示：基于纳米材料与环境因素（包括作物类型和土壤特征）之间的相互作用，评估纳米材料行为、命运和农业影响所需的人工智能模型的集成方法。（来源：论文）

纳米技术在四个关键方面为加强农业提供了巨大潜力：

提高生产率和作物产量;

促进土壤健康和植物复原力;

提高化肥等资源的效率，减少污染；

开发智能传感器工厂，可以提醒农民注意环境压力。

将人工智能和纳米技术整合到精准农业中，将在探索「用于肥料和农药输送的纳米材料」的设计参数方面发挥至关重要的作用；确保对土壤健康的影响最小，同时保证可食用组织部分中残留的纳米材料残留最少——有助于发展安全可持续的农业。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41477-021-00946-6
相关报道：https://phys.org/news/2021-06-nanotech-ai-key-global-food.html