引用格式：桂澤春, 趙思健. 人工智能在農業風險管理中的應用研究綜述[J]. 智慧農業(中英文), 2023, 5(1): 82-98. DOI：10.12133/j.smartag.SA202211004
GUI Zechun, ZHAO Sijian. Research application of artificial intelligence in agricultural risk management: A review[J]. Smart Agriculture, 2023, 5(1): 82-98. DOI：10.12133/j.smartag.SA202211004
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人工智能在農業風險管理中的應用研究綜述
桂澤春， 趙思健*
（中國農業科學院農業資訊研究所，北京 100081）
摘要：農業是關系國計民生的基礎産業，但同時又是弱質産業，傳統農業風險管理研究方法中存在非線性資訊挖掘不足、精确度不高和魯棒性差等問題。人工智能（Artificial Intelligence，AI）擁有基于大資料的強非線性拟合、端到端模組化和特征自學習等強大功能可很好地解決上述問題。本文首先分析了AI在農業脆弱性評估、農業風險預測，以及農業損害評估三大方面的研究進展，得出如下結論：1. AI在農業脆弱性評估中的特征重要性評估缺乏科學有效的驗證名額，且應用方式導緻無法比較多個模型之間的優劣，建議采用主客觀法進行評價；2. 在風險預測中，發現随着預測時間的增加，機器學習模型的預測能力往往會下降，過拟合問題是風險預測中的常見問題，且目前研究針對圖資料空間資訊的挖掘還較少；3. 農業生産環境複雜，應用場景多變是影響損害評估準确性的重要因素，提升深度學習模型的特征提取能力和魯棒性是未來技術發展需要克服的重點和難點問題。然後，針對AI應用過程中存在的性能提升問題和小樣本問題提出了相應的解決方案。對于性能提升問題，根據使用者對人工智能的熟悉程度，可分别采用多種模型比較法、模型組合法和神經網絡結構優化法以提升模型的性能表現；對于小樣本的問題，往往可以将資料增強、生成對抗網絡和遷移學習相結合，以增強模型的魯棒性和提高模型識别的準确性。最後，對AI在農業風險管理中的應用進行了展望。未來可以考慮将人工智能引入農業脆弱性曲線的建構；針對農業産業鍊的上下遊關系和與農業相關的行業關系，更多地應用圖神經網絡對農業價格風險預測進一步深入研究；損害評估模組化過程中可以更多地引入評估目标相關領域的專業知識以增強對目标的特征學習，對小樣本資料進行增廣也是未來研究的重點内容。
關鍵詞： 農業風險管理；人工智能；脆弱性評估；風險預測；損害評估
文章圖檔
圖 1 農業風險管理周期及相應分析評估
Fig. 1 Agricultural risk management cycle and corresponding analysis and evaluation
圖2 基于人工智能的農業脆弱性評估過程
Fig. 2 Agricultural vulnerability assessment process based on artificial intelligence （AI）
注：支援向量機（Support Vector Machine，SVM）、循環神經網絡（Recurrent Nerual Network，RNN）、長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）、圖神經網絡（Graph Nerual Network，GNN）、圖卷積網絡（Graph Convolutional Network，GCN）
圖3 基于AI的農業風險預測過程
Fig. 3 Agricultural risk prediction process based on AI
圖4 基于AI的農業損害評估過程
Fig. 4 Agricultural damage assessment process based on artificial intelligence
圖5 神經網絡結構優化
Fig. 5 Optimization of neural network structure
通信作者簡介
趙思健 研究員
趙思健，男，博士，研究員，香港理工大學通路學者，中央财經大學客座副教授，中國農業風險管理研究會農業保險分會副理事長、秘書長，中國災害防禦協會風險分析專業委員會常務理事，現任中國農業科學院農業資訊研究所農業風險管理研究中心副主任。長期從事農業風險管理與農業保險研究，先後主持和參加國家自然科學基金青年基金項目、國際合作項目和面上項目，教育部基地重點項目，國家科技部十一五、十二五科技支撐項目，北京市科技計劃項目、中國農科院科技創新工程、中國農科院基大學研業務費項目等40餘項課題，主持和參加财政部、農業農村部和銀保監會等國家部委和太平洋财險公司、平安财險公司、中煤财險公司、中國再保險公司、中銀保信、中國農業再保險公司等保險機構委托的20餘項課題，領頭研發中國農業生産風險評估與區劃地圖系統、北京市農業風險管理與保險資訊管理平台、農業天氣指數保險網際網路服務平台等多個農業保險行業應用系統與平台，先後發表學術論文60餘篇，其中SCI收錄8篇、EI收錄20篇、CPCI-S收錄15篇；以第一申請人獲批2項專利和14項軟體著作權；主編1部專著、3部會議論文集、參編1部專著、1部教材，在農業風險管理和農業保險科技方面積累了豐富的經驗。
來源：《智慧農業（中英文）》2023年第1期
轉載請聯系編輯部授權
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