人工智能AI应用于植物表型领域
2024年的诺贝尔奖将人工智能（AI）推向了一个新的高潮。物理学奖和化学奖的获得者都在人工智能领域做出了开创性的贡献。约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因在人工神经网络和机器学习方面的奠基性工作而获得物理学奖。
而在化学奖方面，一半的奖项授予了大卫·贝克，以表彰其在计算蛋白质设计方面的贡献，另一半则授予了丹米斯·哈萨比斯和约翰·乔普，以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。这些成就不仅展示了AI在基础科学研究中的巨大潜力，也预示着AI技术将如何更深入地融入人类生活和科学研究的各个方面。
AI与植物表型AI and Plant Phenotpye
在植物表型研究领域，AI的应用也日益广泛。植物表型由基因和环境共同影响的，反映植物结构及组成、生长发育过程及结果的全部物理、生理生化特征和性状，这些特征是植物遗传学研究和农业育种的重要依据。随着高通量植物表型测量与分析技术的发展，深度学习等人工智能方法在植物表型研究中取得了重要进展。
水稻穗叶语义分割与表型参数提取
麦穗实例分割
例如，慧诺瑞德公司的高通量植物表型平台TraitDiscover，结合了先进的视觉成像、大数据分析和人工智能技术，实现了全自动、高通量的植物表型测量。通过结合深度学习模型，如PhenoMG-YOLO和PhenoEL-Net，可以实现对植物目标的高效检测和语义分割，从而精确提取前景和穗叶等关键特征。
基于目标检测的种子/果蔬计数与表型参数提取
此外，慧诺瑞德公司于今年1月份推出的开源表型小程序OpenPheno，集合了多种植物表型检测算法，已发布了多个功能模块，包括籽粒考种、麦穗检测、穗叶夹角检测、麦穗考种、冠层测量、番茄考种等。这些模块结合了机器视觉和人工智能技术，如改进的YOLOv8模型等，用于植物目标检测和语义分割，精确提取籽粒、果蔬前景、穗叶等关键特征，从而实现麦穗检测、穗叶夹角计算和果蔬的形态参数获取。
AI在植物表型研究中的应用，不仅提高了数据收集和分析的效率，还促进了数据收集和管理的现场表型分析软件和工具的开发。这些工具支持社区驱动的研究和数据共享，为植物表型研究提供了大量的数据支持。然而，深度学习在植物表型研究中的应用，也面临着一些挑战，如算法的解释性、模型的泛化能力以及对大量标注数据的依赖等。展望未来，随着AI技术的不断进步，其在植物表型研究中的应用将更加广泛和深入。结合Geoffrey E. Hinton等科学家在AI领域的开创性工作，AI将在植物遗传学、农业育种以及精准农业等领域发挥越来越重要的作用，为解决全球粮食安全和可持续发展问题提供强有力的技术支持。
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