研究团队让AI深度学习超过2万张的水稻图像和收获量的关系，并与国内外多所大学合作，仅需从7个国家、张照致收20个地区收集约400种水稻数据，片便以提高预测结果的可预准确度。
此前，测水成人工调查水稻收获量不仅需要耗费大量成本和劳动力，日本软件也无法掌握各区域的具体收获量。如果能对两块水稻种植地的肥料、水、日照以及收成量进行比较，就能知晓收成少的种植地需要改进的地方。（严杨）
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