数字孪生技术是一种通过构建物体、系统或流程的虚拟镜像，能够在模拟环境中预测其交互行为的现代技术。该技术通过构建物体、系统或流程的虚拟镜像，能够在模拟环境中预测其交互行为。目前股票知识配资论坛，佛罗里达大学的一支科研团队正利用这一前沿技术，优化草莓种植实践。
佛罗里达大学农业与生物工程系Dana Choi教授及其研究团队已证实，由人工智能（AI）驱动的机器人系统在草莓识别任务中具备高度准确性，并能显著节省人力与时间成本。实现这一目标的关键在于：数年前，Choi团队创建了一个高精度的草莓田数字孪生模型，完整复制了田间每一行作物、每一片叶片及每一颗果实的真实比例。在该虚拟环境中，研究人员让机器人自由移动并拍摄数千张模拟佛罗里达州希尔伯勒县商业农场场景的图像。
最新发表的研究成果表明，在完全基于数字孪生环境训练的情况下，AI系统在水果识别任务中的准确率达到92%，且无需依赖任何真实世界的数据进行训练。
Choi教授指出：“由于计算机模拟环境不受季节限制，新的果实识别工具可在夏季等非生长季进行原型开发，从而加速技术创新进程。此外，企业可优先在数字孪生平台中测试机器人采摘装置或智能喷洒设备的设计方案，提前发现并解决潜在问题，降低实际试验阶段的风险和成本。”
值得注意的是，仅使用合成图像训练的机器人，在估算现实世界水果直径时误差仅为1.2毫米。“这一精度水平已满足商业分级标准，充分证明了纯模拟数据在农业自动化应用中的可行性。”Choi补充道。
该研究成果展示了虚拟环境中训练的AI模型在支持农业商业决策方面的巨大潜力股票知识配资论坛，例如依据果实大小或品质特征进行分类。若种植者能够掌握果实尺寸与产量的精确信息，便可更有效地预测收获周期并制定科学的采收计划。
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