基于联邦学习的分布式农业组织

康孟珍; 王秀娟; 李冬; 王旭伟; 王浩宇; 樊梦涵; 许钰林; 王飞跃

doi:10.11959/j.issn.2096-6652.202231

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基于联邦学习的分布式农业组织

学术论文 | 更新时间：2024-06-05

- 基于联邦学习的分布式农业组织
- Distributed agricultural organization based on federated learning
- 智能科学与技术学报 2022年4卷第2期页码：288-297
- 作者机构：
  
  1. 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室，北京 100190
  2. 中国科学院大学人工智能学院，北京 100049
  3. 中国科学院自动化研究所北京市智能化技术与系统工程技术研究中心，北京 100190
  4. 浙江省农业科学院数字农业研究所，浙江杭州 310021
  5. 宁波市农业技术推广总站，浙江宁波 315012
  6. 青岛中科慧农科技有限公司，山东青岛 266000
- 作者简介：
  
  [ "康孟珍（1975− ），女，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室副研究员，主要研究方向为平行农业和计算植物" ]
  [ "王秀娟（1982− ），女，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室助理研究员，主要研究方向为平行农业和植物建模" ]
  [ "李冬（1980− ），男，浙江省农业科学院数字农业研究所副研究员，主要研究方向为数字农业和美丽田园建设" ]
  [ "王旭伟（1975− ），男，宁波市农业技术推广总站高级农艺师，宁波市农艺学会秘书长，主要研究方向为作物栽培和数字农业" ]
  [ "王浩宇（1984− ），男，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室助理研究员，主要研究方向为植物生长建模、智慧农业、编程语言及信息系统" ]
  [ "樊梦涵（1997− ），女，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室硕士生，主要研究方向为计算智能" ]
  [ "许钰林（1998− ），女，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室硕士生，主要研究方向为计算智能" ]
  [ "王飞跃（1961− ），男，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室研究员，国防科技大学军事计算实验与平行系统技术研究中心教授，中国科学院大学中国经济与社会安全研究中心主任，主要研究方向为智能系统和复杂系统建模、分析与控制" ]
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目;The National Key Research and Development Program of China(2021ZD0113704);国家自然科学基金项目;The National Natural Science Foundation of China(62076239);中国科学院与泰国科技发展署合作研究基金资助项目;CAS-NSTDA Joint Research Program(GJHZ2076);中国科学院战略性先导科技专项（A类）;The Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences(XDA20030102)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-6652.202231
  中图分类号： S24
- 网络出版日期：2022-06，
  
  纸质出版日期：2022-06-15
- 稿件说明：
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康孟珍, 王秀娟, 李冬, 等. 基于联邦学习的分布式农业组织[J]. 智能科学与技术学报, 2022,4(2):288-297.

Mengzhen KANG, Xiujuan WANG, Dong LI, et al. Distributed agricultural organization based on federated learning[J]. Chinese journal of intelligent science and technology, 2022, 4(2): 288-297.
康孟珍, 王秀娟, 李冬, 等. 基于联邦学习的分布式农业组织[J]. 智能科学与技术学报, 2022,4(2):288-297. DOI： 10.11959/j.issn.2096-6652.202231.

Mengzhen KANG, Xiujuan WANG, Dong LI, et al. Distributed agricultural organization based on federated learning[J]. Chinese journal of intelligent science and technology, 2022, 4(2): 288-297. DOI： 10.11959/j.issn.2096-6652.202231.

摘要

我国现阶段仍以小规模农业为主，如何在小农、小地块的农业生产经营方式下发展适宜的智慧农业颇具挑战。基于此，提出一种结合联邦学习与区块链技术的分布式农业人工智能框架，使得在数据不共享的情况下，能达到训练模型的目的，并可建立参与方的激励机制。该框架有助于充分利用农业多源异构数据，减少对用户数据量的要求，发展因地制宜的决策模型，促进小规模农业的产销衔接。

Abstract

At present

small-scale agriculture is dominating in China.How to develop appropriate smart agriculture for agricultural management with small farmers and small plots is quite challenging.A distributed agricultural AI framework combining federal learning and blockchain technology was proposed

which can achieve the purpose of the training model and establish the incentive mechanism for participants without data sharing.This framework helped make full use of agricultural multi-source heterogeneous data

reducing user data requirements

developing decision-making models according to local conditions

and promoting the connection of production and marketing of small-scale agriculture.

关键词

Keywords

references

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