研究人员开发了一种新颖的、由AI驱动的作物建模概率仿真器，将计算时间显著缩短了几个数量级。该仿真器在数百万次模拟上进行训练，并辅以合成天气生成器，能够对作物在各种环境条件下的响应进行可扩展的探索。该框架已被应用于识别在各种场景下都能维持高产的玉米性状组合，并揭示了辐射利用效率和根系动力学是产量韧性的关键驱动因素。 AI
影响 能够大规模发现作物性状组合，以提高在气候变化下的产量韧性。
排序理由 详细介绍AI驱动的作物模拟新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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