ペンシルベニア州立大学とスイスのローザンヌ連邦エコール工科大学の研究者チームは、 人工知能の鋭い目を農業に向けた、深層学習アルゴリズムを使用して、作物の病気が広がる前に検出できるようにします。
おすすめ動画
「顔にできるなら、植物の病気にもできる。」
先進地域のほとんどの作物は大規模経営によって栽培されており、十分な財政と人材が早期に病気に対処するのに役立ちます。 によれば、発展途上地域では、農業生産の最大 80% が小規模農家によって行われています。 研究 植物科学のフロンティアに掲載されました。 こうした小規模作業は作物病気の壊滅的な影響を受けやすく、作物全体が全滅し、局地的または広範囲にわたる飢餓につながる可能性があります。 世界の飢餓人口の50パーセントが小規模農家に住んでおり、作物の病気に迅速に対処するには資源が少なすぎるという事実によって、問題はさらに悪化しています。
マシンビジョンは、自動運転のための自動車の訓練、がんの診断、写真の中の友人の位置を正確に特定することに優れており、この新しいアプリケーションは（いわば）評価の機が熟しています。
「私たちは、機械学習が、より優れた検索エンジンによって、現在明らかになっているゲームチェンジャーになることを知っていました。 自動運転車への成果だ」と研究の共著者でペンシルベニア州立大学教授のデビッド・ヒューズ氏はデジタル・トレンドに語った。 「そして、ディープラーニングから得た教訓は、 フェイスブック それが大きな動機でした」と彼はソーシャルメディア巨人の画像認識における開発について言及した。 「それで、顔にできるのであれば、植物の病気にもできるのではないかと考えたのです。」
ヒューズ氏は、筆頭著者のシャラダ・モハンティ氏とEPFLの共著者マルセル・サラテ氏とともに、高速かつ効率的で、コンパクトなプログラムを開発しました。 スマートフォン. 彼らは、 プラントヴィレッジ、植物の病気の画像を含む植物写真のオープンアクセスオンラインアーカイブ。 研究者らはこのデータを使用して、14 の異なる植物種の 26 の異なる病気を特定するアルゴリズムをトレーニングしました。
トレーニング段階の後、プログラムは 99.35% の精度で実行され、スマートフォン ユーザーであれば誰でも、よく訓練された専門家の目で病気を特定できるようになりました。
「私たちは常に改善を続けています」とヒューズ氏は語った。 「これは、より多くのデータとより洗練されたアルゴリズムの使用によるものです。 今後数か月以内にこれを携帯電話にも搭載できるようにしたいと考えています。 私たちは小規模な組織なので、より多くの燃料があれば、公益のためにさらに多くのことを実現できるでしょう。 結局のところ、そうする必要があります。 世界は 90 億人に向けて競争しており、彼らに食料を供給することは私たち独自の課題であり、この取り組みにはコンピューター科学者が不可欠であると私たちは信じています。」
編集者のおすすめ
- Photoshop AI は「幸せ」とは歯が腐った笑顔だと考えている
- AI が実際に知覚力を持つようになる時期をどうやって知ることができるのでしょうか?
- BigSleep AI まだ存在しない写真を検索する Google 画像検索のようなもの
- この AI を活用したアプリは、95% の精度で皮膚がんを発見できます
- 将来の住宅鑑定士はおそらく AI です。 アルゴリズム
ライフスタイルをアップグレードするDigital Trends は、読者が最新ニュース、楽しい製品レビュー、洞察力に富んだ社説、ユニークなスニーク ピークをすべて提供して、ペースの速いテクノロジーの世界を監視するのに役立ちます。
