A Pennsylvaniai Állami Egyetem és a svájci École Polytechnique Fédérale de Lausanne kutatócsoportja a mesterséges intelligencia éles tekintetét a mezőgazdaság felé fordította, mély tanulási algoritmusokat használva segít kimutatni a növényi betegségeket, mielőtt azok továbbterjednének.
Ajánlott videók
"Ha képes arcokat csinálni, akkor növényi betegségeket is okozhat."
A fejlett régiókban a legtöbb növényt nagyszabású műveletekkel termesztik, ahol elegendő pénz és munkaerő segít a betegségek korai leküzdésében. A fejlődő régiókban a mezőgazdasági termelés akár 80 százalékát a kistermelők bonyolítják le
a tanulmány megjelent a Frontiers in Plant Science folyóiratban. Ezek a kis léptékű műveletek hajlamosabbak a növényi betegségek pusztító hatásaira, amelyek a teljes termést kiirthatják, és helyi vagy széles körben elterjedt éhínséghez vezethetnek. A problémát tovább rontja, hogy a világ éhező lakosságának akár 50 százaléka is kistermelői háztartásokban él, és túl kevés erőforrással rendelkezik a növénybetegségek gyors kezeléséhez.A gépi látás kitűnt az autók autonóm vezetésre való betanításában, a rák diagnosztizálásában és a barátok azonosításában a fényképeken, és ez az új alkalmazás (úgymond) megérett az értékelésre.
„Tudtuk, hogy a gépi tanulás lesz az a játékmód, aminek most megmutatkozik, a jobb keresőmotor segítségével eredményeket az önvezető autókra” – mondta a tanulmány társszerzője, David Hughes, a Penn State professzora a Digital Trendsnek. „És a mélyreható tanulás tanulságai Facebook nagy motiváció volt” – mondta, utalva a közösségi média óriáscég képfelismerési fejlesztéseire. „Tehát úgy gondoltuk, hogy ha képes arcokat okozni, akkor növényi betegségeket is okozhat.”
Sharada Mohanty vezető szerzővel és Marcel Salathéval, az EPFL társszerzőjével együtt Hughes olyan programot fejlesztett ki, amely elég gyors, hatékony és kompakt ahhoz, hogy egy okostelefon. Úgy képezték ki az algoritmust, hogy hatalmas adathalmazokat – több mint 50 000 képet – tápláltak be, amelyeket a program részeként gyűjtöttek össze. PlantVillage, a növényi fotók nyílt hozzáférésű online archívuma, beleértve a növénybetegségek képeit. Ezekkel az adatokkal a kutatók kiképezték az algoritmust 26 különböző betegség azonosítására 14 különböző növényfajban.
A képzési szakasz után a program 99,35 százalékos pontossággal teljesített, így bármely okostelefon-felhasználó képes volt arra, hogy egy jól képzett szakember szemével azonosítsa a betegségeket.
„Folyamatosan fejlődünk” – mondta Hughes. „Ez több adat és kifinomultabb algoritmusok használatával történik. Reméljük, hogy ez a következő hónapokban elérhető lesz egy telefonban. Mi egy kis ruha vagyunk, így több üzemanyaggal több dolgot tudnánk megvalósítani a közjó érdekében. Végül is szükségünk van rá. A világ kilencmilliárd ember felé száguld, és ezek táplálása a mi egyedülálló kihívásunk – hisszük, hogy az informatikusok kulcsfontosságúak ebben az erőfeszítésben.”
Szerkesztői ajánlások
- A Photoshop AI úgy gondolja, hogy a „boldogság” egy mosoly, melynek fogai vannak
- Honnan fogjuk tudni, hogy egy mesterséges intelligencia valójában mikor válik érzővé?
- A BigSleep A.I. olyan, mint a Google Képkereső a még nem létező képekhez
- Ez az A.I.-alapú alkalmazás 95 százalékos pontossággal képes észlelni a bőrrákot
- A jövő házbecslője valószínűleg egy A.I. algoritmus
Frissítse életmódjátA Digital Trends segítségével az olvasók nyomon követhetik a technológia rohanó világát a legfrissebb hírekkel, szórakoztató termékismertetőkkel, éleslátó szerkesztőségekkel és egyedülálló betekintésekkel.
