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农民和农业系统不断吸收土壤湿度、图像和天气等嘈杂数据,并通过灌溉、施肥和病虫害防治等方式进行操作,报告直接通过变分和预期自由能最小化来构建这种模式。预期自由能分为认知价值(例如,害虫侦察、传感器放置)和工具价值(例如,在预测的最佳时间收获),这自然地映射到农业探索与利用的权衡。农业的嵌套尺度,从每小时的灌溉决策到多年的土壤修复和数十年的气候适应,也适合主动推理的分层生成模型,报告将其扩展到将农场划分为内部、感官和活动状态的生物圈马尔可夫毯。
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农业AI和机器人工程师,以及在不确定性下探索感知和决策原理的研究人员(包括主动推理研究人员),与关注食物系统政策的政策制定者共同探讨农业生产中的原则性模型。
从电池预算的害虫传感器到生物圈尺度的马尔可夫毯子,农业在每一级农耕中测试了主动推理。
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农业本质上关于感知、行动和不确定性下的适应,涵盖了植物生理学、田间管理、区域食物系统以及生物圈气候动态。这份报告概述了主动推理和自由能原则如何开始应用于这一范围的各个方面,从边缘AI害虫检测到对具有弹性的食物系统的可持续性理论,同时区分了同行评审证据与更推测性的工业声明。
农民和农业系统不断吸收土壤湿度、图像和天气等嘈杂数据,并通过灌溉、施肥和病虫害防治等方式进行操作,报告直接通过变分和预期自由能最小化来构建这种模式。预期自由能分为认知价值(例如,害虫侦察、传感器放置)和工具价值(例如,在预测的最佳时间收获),这自然地映射到农业探索与利用的权衡。农业的嵌套尺度,从每小时的灌溉决策到多年的土壤修复和数十年的气候适应,也适合主动推理的分层生成模型,报告将其扩展到将农场划分为内部、感官和活动状态的生物圈马尔可夫毯。
报告发现该术语的参与范围广泛,从可持续性理论中的严格自由能原则工作(《Active Inference在Systems 2024年的‘Sustainability’文章和一个相关的资源管理预印本)到信息论在机器人技术和传感器网络中的应用。实际示例包括用于害虫检测的增强TinyCNN框架,其能量预算主要由推理循环支配;用于灌溉预测基准测试的ET0边缘预报研究;以及通过主动推理和动态高斯贝叶斯网络优化无线传感器网络电池的方法。报告明确指出,性能提升的实证、现实世界证据仍然稀少,并且大部分文献是概念性的、跨领域的或术语松散的。
Named open-source tooling includes pymdp for building and simulating active inference agents, and the Active Inference Institute's own GEO-INFER (a 44-module geospatial framework whose AlphaEarth subproject supports FAO food-security land-use monitoring) and BioFirm (ecological active inference and ecosystem services). The report also describes the decentralized FarmWorks farm-agent project and industrial claims from VERSES AI applying active-inference-style agents to agrifood supply-chain logistics, alongside deployed prototypes like EnhancedTinyCNN pest sensors and cranberry crop-risk monitoring using deep active inference.
报告指出,生成模型对现场数据的规格化验证是核心技术缺口,因为大多数农业模型都是机械式的而非概率式的,并且证据主要来自模拟和小型原型。数据生态系统在专有平台上碎片化,引发了关于数据所有权以及如何选择和编码可持续性先验的问题。报告还强调了农民信任所需的可解释性、社会/伦理风险嵌入规范先验,以及在主动推理决策支持被认为在实践中得到证明之前需要进行随机化的临床级评估。
Karl J. Friston (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience. DOI: 10.1038/nrn2787. Maxwell J. D. Ramstead, Dalton A. R. Sakthivadivel, Conor Heins, Magnus Koudahl, Beren Millidge, Lancelot Da Costa, Brennan Klein, Karl J. Friston (2023). On Bayesian Mechanics: A Physics of and by Beliefs. arXiv. Giovanni Pezzulo, Francesco Rigoli, Karl J. Friston (2015). Active Inference, homeostatic regulation and adaptive behavioural control. Progress in Neurobiology. DOI: 10.1016/j.pneurobio.2015.09.001. Daniel Ari Friedman, Alec Tschantz, Maxwell J. D. Ramstead, Karl J. Friston, Axel Constant (2021). Active Inferants: An Active Inference Framework for Ant Colony Behavior. Frontiers in Behavioral Neuroscience. DOI: 10.3389/fnbeh.2021.647732.
关键表面
嵌入式CNN检测设备如EnhancedTinyCNN每天在严格的电池预算下运行数千次推理循环,展示了野外中的能效主动感知。
GEO-INFER的AlphaEarth子项目采用主动推理式的地理空间监测技术,支持FAO的食物安全分析来监控农业用地使用。
可持续性下的Active Inference模型将 resilient食物系统视为生成模型,能够在环境冲击中维持可行状态。
相关资源
Audience: Researcher
Research and publication-oriented repository for the Active Inference Journal.
Audience: Researcher
Synthesis paper on active inference over discrete state-spaces (Da Costa et al., 2020); a standard reference for the discrete formulation.