综述：将人工智能、机器学习与绿色纳米技术相结合：一种智能管理植物真菌病害的前瞻性框架

《Planta》：Bridging Artificial Intelligence, Machine Learning with Green Nanotechnology: A Visionary Framework for Smart Fungal Disease Management in Plants

　　

摘要

植物中的真菌疾病对全球粮食安全和可持续农业构成重大威胁，然而目前的管理方法仍受到环境问题及病原体抗性增加的制约。先进的植物疾病检测方法包括用于早期疾病检测的高光谱成像、用于基于图像分类的深度学习（卷积神经网络CNNs），以及利用边缘人工智能的物联网（IoT）进行实时监控。尽管在植物疾病检测和基于纳米技术的控制方面已经取得了独立进展，但明显缺乏将智能预测系统与环保型纳米生物控制剂结合起来的综合性研究。我们假设，一个将先进疾病检测技术与绿色合成生物废弃物衍生的纳米颗粒相结合的集成框架，将比现有方法更好地实现真菌疾病的早期诊断和可持续控制。本研究的目标是：(1) 识别当前检测和控制策略的局限性；(2) 开发一种将实时监控和预测与绿色纳米材料靶向应用相结合的混合系统；(3) 评估该集成方法对模型作物中代表性真菌病原体的有效性。这种综合策略旨在提高作物保护的精准度、可持续性和响应性，为应对不断变化的植物病理学挑战提供具有前瞻性的农业系统范例。

图形摘要

植物中的真菌疾病对全球粮食安全和可持续农业构成重大威胁，然而目前的管理方法仍受到环境问题及病原体抗性增加的制约。先进的植物疾病检测方法包括用于早期疾病检测的高光谱成像、用于基于图像分类的深度学习（卷积神经网络CNNs），以及利用边缘人工智能的物联网（IoT）进行实时监控。尽管在植物疾病检测和基于纳米技术的控制方面已经取得了独立进展，但明显缺乏将智能预测系统与环保型纳米生物控制剂结合起来的综合性研究。我们假设，一个将先进疾病检测技术与绿色合成生物废弃物衍生的纳米颗粒相结合的集成框架，将比现有方法更好地实现真菌疾病的早期诊断和可持续控制。本研究的目标是：(1) 识别当前检测和控制策略的局限性；(2) 开发一种将实时监控和预测与绿色纳米材料靶向应用相结合的混合系统；(3) 评估该集成方法对模型作物中代表性真菌病原体的有效性。这种综合策略旨在提高作物保护的精准度、可持续性和响应性，为应对不断变化的植物病理学挑战提供具有前瞻性的农业系统范例。

图形摘要