主题:【求助】有谁对农业/生物领域与计算机的边缘学科有所了解的 -- 人间重晚晴
请问河里的高人们,现在有没有农业或者生物领域里与计算机交叉的一些应用或者研究的方向啊?
偶是学通信/计算机的,想朝这个方向涉猎一下,看看有没有前景。望高人指点~~~~
在下先行谢过了。呵呵
算是图像识别/模式识别/机器视觉。比如通过照片判断瓜果成熟与否,自动插秧、还有遥感上通过卫星照片判断收成情况之类的。
是研究DNA的,通常是处理海量数据,因为一个大肠杆菌(computational biologist的最爱)的DNA数据,就够大家喝一壶的了。甚至还有人专门做特殊硬件来处理这些特别特别长的串。
这属于农业中的农业工程领域,中国农业大学在93年开了这个专业。
其实这方面的具体应用很少,我记得当时比较有实用价值的是用pc机读取种花卉的塑料大棚中的温度湿度二氧化碳浓度....然后再作相应处理。
实际上更科学的方式是用单片机。
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想了一通,还真没想到。计算机擅长做大量数据的处理,而农业哪来的那么多数据呢?校园里有人研究小麦的灌溉,用一个大铁槽种上小麦,每年取一点点数据,算盘就足够用了。
里面对计算要求的难度高了去了。
comp bio不大管这事儿。现在大家更关心人本身的了。
bioinformatics和computational biology。农业上,如果跟基因序列相关的话,可能NGS算法或者处理上还有些可做。但是后面的translational的东西,建议先学门molecular bio和biochem或者相等的农业课程才能明白大家在说什么。
仅仅提供自己皮毛的一些感觉,贻笑大方。
我从99年开始到07年在国内设施农业行业内混。就是智能温室、工厂化农业、设施农业什么的,其实叫法不同,核心内容都大同小异的。可以说国内的设施农业方面硬件方面比起国际水平是差距不大的。但是具体到软件方面差距就比较大了。一些国内成长起来的专家,就认为计算机和连栋温室设施农业关系不大,单片机就够用,无非是传感器+自动控制。再就是moniker兄前面说的,不过moniker说的又是设施农业里面比较窄的一个方向。包括中国农大,我跟里面的一些教授和农大派生出来的公司都有交道。我的看法是,中国目前在这个方面发展还比较滞后,胆战心惊兄说的观点就是我看到的中国的现状。国内搞这个行业的学者基本都是从计算机方向过来的,就总觉得没啥搞头,一些传感器用点儿单片机都能应付的了。起初我也是这种观点,后来接触国外的花卉公司设施农业公司多了,感觉又不一样了。几年前在上海鲜花港,曾经有过一个碧野公司,后来黄了,具体不多讲,但是那个例子在中国应该说是当时比较走在前沿的。
我认为,中国和世界先进水平的差距,是差在软件方面,管理、种植、基因种苗技术、设施多方面综合的。以色列那么缺水的国家,能做到供应欧洲六分之一的蔬菜供应,其核心的东西不是参观考察能看得见的。可以这么说,肉眼看得见的东西在设施农业行业中国和世界先进水平差异不大,差距大的恰恰是看不到的,比如:软件、管理方面。仅仅举几个小的例子,比如管理方面,荷兰和美国可以做到平均一个人管理六千平米的温室,中国就差得很远了,平均一千平米左右。比如人家的计算机采集回来数据,什么品种的什么作物,好比按照种苗分类几号几号的辣椒,今天光照是多少勒克斯,二氧化碳浓度是多少,在生长期的第几天,数据采集上来了该干啥干啥,计算机软件自动判断,该浇水啊还是该遮阳啊还是该施肥啊,就生成指令了。而中国的温室数据一样采集,采集上来的数据有啥用,怎么后处理,就不知道了。而这种管理软件是没法引进的。为什么呢,中国地理纬度太大了,各个温室所在地的光照温度湿度肥料种什么,各种因素组合起来太多了,基本可以说没有完全一样的可能性。比如荷兰某公司在某地,就种某种花卉,已经弄了上百年了,他们采集积累起来的数据变成的软件,在他们的作物工厂里绝对好使,但是卖给别人就不好用了。以色列有些生物公司在这方面积累了很强的商业优势,不过他们这些商业优势就是在本国本行业内垄断,拿到别的国家也不好使。
我知道一些国外公司在国内也开始进军这块市场,不过似乎目前还在探索阶段。我认为设施农业这个行业对于中国来说肯定是个目标,中国城镇化进程工业化进程地少人多都决定了这个方向。但是真要是做到集约农业工厂化农业,用最少的人最少的地实现最大的产出,还是得有起码二十年的积累,况且劳动人口就业率和工农业产品价值剪刀差也拖着后腿。
这个话题要细说起来太广泛,我表述仅仅是很小一方面,也不太清楚。可能跟你想要了解的也不一定能对上号。毕竟农业或者生物领域里与计算机交叉的学科,这个话题范围太大了。
http://en.wikipedia.org/wiki/Bioinformatics
这跟高铁一样,光有硬件不行,还有客流-调度-票务的综合信息系统才能运行盈利。
农业最大的问题是市场和气候的风险。农产品-市场预测-气候预测系统对农民种植决策很重要。
比如,现在很多介绍新品种的农科信息会说每亩盈利多少等,但是,当推广很成功的时候,收获后可能就是供过于求,价格跌得无利可图。所以,介绍新品种盈利,必须有市场容量,而决定种植的农民把自己决定输入就可得到边际利润,当市场有限而种植人越来越多时,边际利润就越来越低。这样,农民在决定是否种植时可以根据边际利润的多数来决策。
降低中国农业风险功德无量。
正如同那些著名的咨询公司,他们最有价值的其实是他们在某些行业或领域收集整理的那些数据。
- -- 系统封号 --。偏要看
我搞生医工的,全是玩计算机和数学的。
医疗影像处理上有个热点,segmentation.你数学好的话,可以干干这个。医疗信息系统也很热门,不过就比较低级了,普通的搞软件没什么其他知识的都能干。