Екип от изследователи от Пенсилванския държавен университет и École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Швейцария са насочи острото око на изкуствения интелект към селското стопанство, използвайки алгоритми за дълбоко обучение, за да помогне за откриване на болести по културите, преди да се разпространят.
Препоръчани видеоклипове
„Ако може да прави лица, може да прави и болести по растенията.“
Повечето култури в развитите региони се отглеждат чрез широкомащабни операции, където достатъчно финанси и работна сила помагат за справяне с болестта на ранен етап. В развиващите се региони до 80 процента от селскостопанското производство се извършва от дребни фермери, според
ученето публикувано в Frontiers in Plant Science. Тези дребномащабни операции са по-податливи на опустошителните ефекти от болести по културите, които могат да унищожат цели култури и да доведат до локализиран или широко разпространен глад. Проблемът се влошава от факта, че около 50 процента от гладуващото население на света живее в домакинства на дребни фермери, с твърде малко ресурси за бързо справяне с болестите по културите.Машинното зрение е превъзходно в обучението на автомобили да шофират автономно, диагностицирането на рак и в определянето на вашите приятели в снимки и това ново приложение е узряло (така да се каже) за оценка.
„Знаехме, че машинното обучение ще промени играта, което сега се показва, от по-добра търсачка резултати за самоуправляващите се автомобили“, каза съавторът на изследването и професор от Penn State Дейвид Хюз пред Digital Trends. „И уроците от задълбочено обучение в Facebook беше голяма мотивация“, каза той, имайки предвид развитието на гиганта на социалните медии в разпознаването на изображения. „Така че решихме, че ако може да прави лица, може да прави и болести по растенията.“
Заедно с водещия автор Шарада Моханти и съавтора Марсел Салате от EPFL, Хюз разработи програма, която е бърза, ефективна и достатъчно компактна, за да се опакова в смартфон. Те обучиха алгоритъма, като му предоставиха огромни масиви от данни - над 50 000 изображения - събрани като част от PlantVillage, онлайн архив с отворен достъп на снимки на растения, включително изображения на болести по растенията. С тези данни изследователите обучиха алгоритъма да идентифицира 26 различни болести в 14 различни растителни вида.
След фазата на обучение програмата работи с 99,35 процента точност, давайки на всеки потребител на смартфон възможността да идентифицира болести с окото на добре обучен експерт.
„Непрекъснато се подобряваме“, каза Хюз. „Това става чрез използването на повече данни и по-прецизни алгоритми. Надяваме се да имаме това в телефон през следващите месеци. Ние сме малък екип, така че с повече гориво бихме могли да направим повече неща да се случват за общото благо. В крайна сметка имаме нужда. Светът се надпреварва към девет милиарда души и изхранването им е нашето уникално предизвикателство – вярваме, че компютърните учени са от решаващо значение за това усилие.“
Препоръки на редакторите
- Photoshop AI смята, че „щастието“ е усмивка с развалени зъби
- Как ще разберем кога изкуственият интелект наистина ще стане разумен?
- BigSleep A.I. е като Google Image Search за снимки, които все още не съществуват
- Това базирано на AI приложение може да забележи рак на кожата с 95 процента точност
- Оценителят на къщи на бъдещето вероятно е A.I. алгоритъм
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
