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近年來用於溫室植物生長的精準農業(PA)越來越受歡迎，是檢測溫室氣候的方法之一，蒐集環境數據上傳到雲端，農業專家可根據數據採取行動，並可利用數據訓練人工智慧做出適當反應，可在最新物聯網創新技術中看到，是一種將任何設備連接到物聯網之技術。
印度拉夫里科技大學、北安查爾大學、奈季蘭大學合作團隊以回歸機器學習模型，加上雲、霧感測器收集到的數據，利用回歸模型及邊緣運算，採用嵌入式系統來分析溫室執行參數開發出預測模型，聯動感測器與自動化設備，提供溫室內植物在不同時間點所需要的環境條件(例如：土壤濕度、溫室內二氧化碳濃度等)，研究結果發現研究內提出模型經由對比分析，預測模型準確性優於現今農業系統現有技術。
研究成果已發表在MDPI應用科學期刊《農業4.0》第19期，有助於現代農業實踐，未來提高農作物品質和產量，並降低生產成本，在機器學習中，回歸分析有助於理解當其他自變數保持不變時，因變數的值如何根據自變數變化，從而精確控制作物品質與產量，未來發展智慧農業做出貢獻。
文章來源
<農業科技決策資訊平台>
