Pennsylvania osariigi ülikooli ja Šveitsi École Polytechnique Fédérale de Lausanne'i teadlaste meeskond on pööras tehisintellekti terava pilgu põllumajanduse poole, kasutades sügavaid õppimisalgoritme, mis aitavad tuvastada põllukultuuride haigusi enne selle levikut.
Soovitatavad videod
"Kui see võib teha nägusid, võib see põhjustada taimehaigusi."
Enamikku arenenud piirkondade põllukultuure kasvatatakse suuremahuliste tegevuste kaudu, kus piisavad rahalised vahendid ja tööjõud aitavad haigustega varakult võidelda. Arengupiirkondades toodavad kuni 80 protsenti põllumajandustoodangust väiketalunikud Uuring avaldatud ajakirjas Frontiers in Plant Science. Need väikesemahulised toimingud on rohkem altid põllukultuuride haiguste laastavatele mõjudele, mis võivad hävitada terved põllukultuurid ja põhjustada lokaalset või laialdast näljahäda. Probleemi teeb hullemaks asjaolu, et kuni 50 protsenti maailma näljasest elanikkonnast elab väiketaludes, kus on liiga vähe ressursse, et põllukultuuride haigusega kiiresti toime tulla.
Masinnägemine on silma paistnud autode autonoomseks juhtimiseks õpetamisel, vähi diagnoosimisel ja sõprade fotodelt tuvastamisel ning see uus rakendus on (nii-öelda) hindamiseks küps.
„Teadsime, et masinõpe on see mängu muutja, millena see end nüüd näitab, kasutades paremat otsingumootorit tulemusi isejuhtivate autode jaoks," ütles uuringu kaasautor ja Penn State'i professor David Hughes Digital Trendsile. "Ja sügava õppimise õppetunnid Facebook oli suur motivatsioon, ”ütles ta, viidates sotsiaalmeediahiiu arengutele pildituvastuse vallas. "Nii, me arvasime, et kui see võib teha nägusid, võib see põhjustada taimehaigusi."
Koos peaautori Sharada Mohanty ja kaasautori Marcel Salathéga EPFL-ist töötas Hughes välja programmi, mis on piisavalt kiire, tõhus ja kompaktne, et pakkida nutitelefoni. Nad õpetasid algoritmi välja, andes sellele tohutuid andmekogumeid – üle 50 000 pildi –, mis on kogutud osana Taimeküla, avatud juurdepääsuga veebiarhiiv taimefotodest, sealhulgas taimehaiguste piltidest. Nende andmete põhjal koolitasid teadlased algoritmi, et tuvastada 26 erinevat haigust 14 erinevas taimeliigis.
Pärast treeningfaasi toimis programm 99,35-protsendilise täpsusega, andes igale nutitelefoni kasutajale võimaluse tuvastada haigusi hästi koolitatud eksperdi pilguga.
"Me täiustame end pidevalt," ütles Hughes. "Seda kasutatakse rohkemate andmete ja rafineeritumate algoritmide kasutamise kaudu. Loodame selle lähikuudel telefonis saada. Oleme väike riietus, nii et suurema kütusega saaksime ühiseks hüvanguks teha rohkem asju. Lõppude lõpuks on meil vaja. Maailm kihutab üheksa miljardi inimese poole ja nende toitmine on meie ainulaadne väljakutse – usume, et arvutiteadlased on selle jõupingutuse jaoks üliolulised.
Toimetajate soovitused
- Photoshop AI arvab, et õnn on mädahammastega naeratus
- Kuidas me teame, millal AI tegelikult tundlikuks muutub?
- BigSleep A.I. on nagu Google'i pildiotsing piltide jaoks, mida veel pole
- See A.I-toega rakendus tuvastab nahavähki 95-protsendilise täpsusega
- Tuleviku maja hindaja on ilmselt A.I. algoritm
Uuendage oma elustiiliDigitaalsed suundumused aitavad lugejatel hoida silma peal kiirel tehnikamaailmal kõigi viimaste uudiste, lõbusate tooteülevaadete, sisukate juhtkirjade ja ainulaadsete lühiülevaadetega.
