AI-driven grain storage solutions: Exploring current technologies, applications, and future trends
Notice bibliographique
Résumé
The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) technologies is revolutionizing the food grain industry, particularly in the storage and quality management. This work provides a comprehensive review on the integration of AI and ML in the food grain industry, focusing on current technologies, applications, and future advancements. Various AI technologies including artificial neural networks (ANNs), fuzzy logic systems , and ML methods such as deep learning , supervised learning, and anomaly detection have been discussed. The practical applications of these technologies in addressing critical areas such as pest and insect damage detection, grain classification, crop disease detection, mycotoxin contamination, and supply chain management are highlighted. Applications of innovative technological approaches, including edge computing, digital twins, Internet of Things (IoT), and blockchain , have been discussed for their impact on enhancing grain storage quality management. The review also critically examines the challenges and limitations associated with AI and ML, such as data privacy, inaccuracies, and regulatory concerns. In addition, the emerging trends that are set to revolutionize grain quality management such as smart sensors , robotics, remote sensing , and augmented reality are discussed. By synthesizing current knowledge and future prospects, this review aims to provide a holistic understanding of AI's transformative potential in the grain industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».