توصل فريق من الباحثين في جامعة ولاية بنسلفانيا والمدرسة الفيدرالية للفنون التطبيقية في لوزان بسويسرا إلى وجهت العين الحادة للذكاء الاصطناعي نحو الزراعةباستخدام خوارزميات التعلم العميق للمساعدة في اكتشاف أمراض المحاصيل قبل انتشارها.
مقاطع الفيديو الموصى بها
"إذا كان بإمكانه أن يفعل الوجوه، فيمكنه أن يفعل أمراض النباتات."
تتم زراعة معظم المحاصيل في المناطق المتقدمة من خلال عمليات واسعة النطاق، حيث تساعد الموارد المالية والقوى العاملة الكافية على معالجة الأمراض في وقت مبكر. وفي المناطق النامية، يقوم المزارعون أصحاب الحيازات الصغيرة بما يصل إلى 80 في المائة من الإنتاج الزراعي الدراسة نشرت في الحدود في علوم النبات. وهذه العمليات الصغيرة النطاق أكثر عرضة للآثار المدمرة لأمراض المحاصيل، والتي يمكن أن تقضي على محاصيل بأكملها وتؤدي إلى مجاعة محلية أو واسعة النطاق. وتزداد المشكلة سوءاً لأن ما يصل إلى 50% من سكان العالم الجائعين يعيشون في أسر زراعية صغيرة، مع موارد قليلة للغاية لا تكفي لمعالجة أمراض المحاصيل بسرعة.
لقد تفوقت الرؤية الآلية في تدريب السيارات على القيادة بشكل مستقل، وتشخيص السرطان، وتحديد أصدقائك في الصور، وهذا التطبيق الجديد جاهز (إذا جاز التعبير) للتقييم.
"كنا نعلم أن التعلم الآلي سيكون هو التغيير الذي يظهره الآن، من خلال محرك بحث أفضل وقال ديفيد هيوز، المؤلف المشارك للدراسة وأستاذ ولاية بنسلفانيا، لـ Digital Trends: "النتائج على السيارات ذاتية القيادة". "والدروس المستفادة من التعلم العميق في فيسبوك كان دافعًا كبيرًا”، في إشارة إلى تطورات عملاق وسائل التواصل الاجتماعي في مجال التعرف على الصور. "لذا، اعتقدنا أنه إذا كان بإمكانه علاج الوجوه، فيمكنه علاج أمراض النباتات".
بالتعاون مع المؤلف الرئيسي شارادا موهانتي والمؤلف المشارك مارسيل سالاتيه من EPFL، طور هيوز برنامجًا سريعًا وفعالًا وصغير الحجم بما يكفي ليُحزم في مجموعة واحدة. هاتف ذكي. لقد قاموا بتدريب الخوارزمية عن طريق تغذيتها بمجموعات بيانات ضخمة - أكثر من 50000 صورة - تم جمعها كجزء من قرية النبات، أرشيف مفتوح الوصول عبر الإنترنت لصور النباتات بما في ذلك صور أمراض النبات. باستخدام هذه البيانات، قام الباحثون بتدريب الخوارزمية على تحديد 26 مرضًا مختلفًا في 14 نوعًا مختلفًا من النباتات.
وبعد مرحلة التدريب، تم تنفيذ البرنامج بدقة بلغت 99.35 بالمائة، مما يمنح أي مستخدم للهاتف الذكي القدرة على التعرف على الأمراض بعين خبير مدرب جيدًا.
وقال هيوز: "نحن نتحسن باستمرار". "يتم ذلك من خلال استخدام المزيد من البيانات والخوارزميات الأكثر دقة. نأمل أن يكون هذا في الهاتف في الأشهر المقبلة. نحن مجموعة صغيرة، لذلك مع المزيد من الوقود يمكننا تحقيق المزيد من الأشياء من أجل الصالح العام. بعد كل شيء، نحن بحاجة إلى ذلك. إن العالم يتسارع نحو تسعة مليارات شخص وإطعامهم هو التحدي الفريد الذي يواجهنا – ونحن نعتقد أن علماء الكمبيوتر يلعبون دورًا حاسمًا في هذا الجهد.
توصيات المحررين
- يعتقد Photoshop AI أن "السعادة" هي ابتسامة بأسنان فاسدة
- كيف سنعرف متى يصبح الذكاء الاصطناعي واعيًا بالفعل؟
- BigSleep أ. يشبه Google Image Search للصور غير الموجودة بعد
- يمكن لهذا التطبيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي اكتشاف سرطان الجلد بدقة تصل إلى 95 بالمائة
- من المحتمل أن يكون مثمن المنزل في المستقبل هو الذكاء الاصطناعي. خوارزمية
ترقية نمط حياتكتساعد الاتجاهات الرقمية القراء على متابعة عالم التكنولوجيا سريع الخطى من خلال أحدث الأخبار ومراجعات المنتجات الممتعة والمقالات الافتتاحية الثاقبة ونظرات خاطفة فريدة من نوعها.
