Un team di ricercatori della Pennsylvania State University e dell’École Polytechnique Fédérale de Lausanne, in Svizzera, lo hanno fatto ha rivolto l’occhio attento dell’intelligenza artificiale verso l’agricoltura, utilizzando algoritmi di deep learning per aiutare a rilevare le malattie delle colture prima che si diffondano.
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"Se può fare le facce, può causare anche le malattie delle piante."
La maggior parte delle colture nelle regioni sviluppate vengono coltivate attraverso operazioni su larga scala, dove risorse finanziarie e manodopera sufficienti aiutano a combattere precocemente le malattie. Nelle regioni in via di sviluppo, fino all’80% della produzione agricola è condotta da piccoli agricoltori
lo studio pubblicato in Frontiers in Plant Science. Queste operazioni su piccola scala sono più soggette agli effetti devastanti delle malattie dei raccolti, che possono spazzare via interi raccolti e portare a carestie localizzate o diffuse. La questione è aggravata dal fatto che circa il 50% della popolazione mondiale che soffre la fame vive in famiglie di piccoli proprietari terrieri, con risorse troppo scarse per affrontare rapidamente le malattie dei raccolti.La visione artificiale si è rivelata eccellente nell’addestrare le auto alla guida autonoma, nella diagnosi del cancro e nell’individuare i propri amici nelle foto, e questa nuova applicazione è matura (per così dire) per essere valutata.
“Sapevamo che l’apprendimento automatico avrebbe rappresentato la svolta che si sta dimostrando ora, grazie a un motore di ricerca migliore risultati sulle auto a guida autonoma”, ha dichiarato a Digital Trends il coautore dello studio e professore della Penn State, David Hughes. “E le lezioni del deep learning Facebook è stata una grande motivazione”, ha affermato, riferendosi agli sviluppi del gigante dei social media nel riconoscimento delle immagini. "Quindi, abbiamo pensato che se può fare le facce può anche causare malattie delle piante."
Insieme all'autore principale Sharada Mohanty e al coautore Marcel Salathé dell'EPFL, Hughes ha sviluppato un programma veloce, efficiente e sufficientemente compatto da poter essere inserito in un unico programma. smartphone. Hanno addestrato l’algoritmo alimentandolo con enormi set di dati – oltre 50.000 immagini – raccolti come parte del programma PlantVillage, un archivio online ad accesso aperto di foto di piante che include immagini di malattie delle piante. Con questi dati, i ricercatori hanno addestrato l’algoritmo a identificare 26 diverse malattie in 14 diverse specie di piante.
Dopo la fase di addestramento, il programma ha funzionato con una precisione del 99,35%, offrendo a qualsiasi utente di smartphone la capacità di identificare le malattie con l'occhio di un esperto ben addestrato.
"Stiamo migliorando costantemente", ha detto Hughes. “Ciò avviene attraverso l’uso di più dati e algoritmi più raffinati. Speriamo di averlo in un telefono nei prossimi mesi. Siamo una piccola organizzazione, quindi con più carburante potremmo far accadere più cose per il bene comune. Dopotutto, ne abbiamo bisogno. Il mondo sta correndo verso nove miliardi di persone e nutrirle è la nostra sfida unica: crediamo che gli informatici siano cruciali per questo sforzo”.
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