Closed-Loop LLM Co-Pilots for Digital Agriculture (arXiv:2608.09949)
Serge Kernbach 发表论文。本研究评估大语言模型(LLM)在复杂生物系统中的应用,从数据分析演进到AI引导的自主实验。框架由49通道植物传感器网络数据驱动,涵盖多光谱、电化学和介电模态。在最少时间模式下,系统将生产周期缩短35%;在能源优化模式下,通过利用光脉冲的生理惯性,降低能源消耗18%。最后,代理自主开发了黑暗诱导叶绿素积累策略,实现67.9%的节能。本框架将LLM转变为数字农业的自主副驾驶,改善成本-价值比,降低计算和专家劳动力约束。