Tim istraživača sa Sveučilišta Pennsylvania State i École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Švicarska, usmjerio je oštro oko umjetne inteligencije prema poljoprivredi, koristeći algoritme dubokog učenja za pomoć u otkrivanju bolesti usjeva prije nego što se rašire.
Preporučeni videozapisi
"Ako može raditi lica, može i biljne bolesti."
Većina usjeva u razvijenim regijama uzgaja se kroz operacije velikih razmjera, gdje dovoljno financijskih sredstava i radne snage pomaže u ranom rješavanju bolesti. U regijama u razvoju, do 80 posto poljoprivredne proizvodnje vode mali poljoprivrednici, prema studija objavljeno u Frontiers in Plant Science. Ove male operacije sklonije su razornim učincima bolesti usjeva, koje mogu uništiti cijele usjeve i dovesti do lokalne ili raširene gladi. Problem pogoršava činjenica da čak 50 posto gladnog svjetskog stanovništva živi u malim poljoprivrednim kućanstvima, s premalo sredstava za brzo rješavanje bolesti usjeva.
Strojni vid je briljirao u osposobljavanju automobila za autonomnu vožnju, dijagnosticiranju raka i u određivanju vaših prijatelja na fotografijama, a ova nova aplikacija je zrela (da tako kažemo) za procjenu.
“Znali smo da će strojno učenje promijeniti način na koji se sada pokazuje, s boljom tražilicom rezultate za samovozeće automobile,” rekao je koautor studije i profesor Penn Statea, David Hughes, za Digital Trends. “I lekcije iz dubokog učenja u Facebook bila velika motivacija", rekao je, referirajući se na razvoj diva društvenih medija u prepoznavanju slika. "Dakle, mislili smo da ako može raditi lica, može i biljne bolesti."
Zajedno s glavnom autoricom Sharadom Mohanty i koautorom Marcelom Salathéom iz EPFL-a, Hughes je razvio program koji je brz, učinkovit i dovoljno kompaktan da se može spakirati u pametni telefon. Istrenirali su algoritam unoseći mu ogromne skupove podataka — preko 50 000 slika — prikupljenih u sklopu PlantVillage, internetska arhiva s otvorenim pristupom fotografija biljaka uključujući slike biljnih bolesti. S ovim podacima, istraživači su uvježbali algoritam za prepoznavanje 26 različitih bolesti u 14 različitih biljnih vrsta.
Nakon faze obuke, program je radio s 99,35 posto točnosti, dajući svakom korisniku pametnog telefona mogućnost identificiranja bolesti okom dobro obučenog stručnjaka.
"Stalno se poboljšavamo", rekao je Hughes. “To je zahvaljujući upotrebi više podataka i rafiniranijih algoritama. Nadamo se da ćemo ovo imati u telefonu u nadolazećim mjesecima. Mi smo mala grupa tako da s više goriva možemo učiniti više stvari za opće dobro. Uostalom, trebamo. Svijet juri prema devet milijardi ljudi i naš je jedinstveni izazov nahraniti ih - vjerujemo da su računalni znanstvenici ključni za ovaj napor."
Preporuke urednika
- Photoshop AI misli da je 'sreća' osmijeh s pokvarenim zubima
- Kako ćemo znati kada umjetna inteligencija stvarno postane osjećajna?
- BigSleep A.I. je poput Google pretraživanja slika za slike koje još ne postoje
- Ova aplikacija koju pokreće umjetna inteligencija može uočiti rak kože s 95 posto točnosti
- Procjenitelj kuća budućnosti vjerojatno je A.I. algoritam
Nadogradite svoj životni stilDigitalni trendovi pomažu čitateljima da prate brzi svijet tehnologije sa svim najnovijim vijestima, zabavnim recenzijama proizvoda, pronicljivim uvodnicima i jedinstvenim brzim pregledima.
