Группа исследователей из Университета штата Пенсильвания и Федеральной политехнической школы Лозанны, Швейцария, обратил зоркий взгляд искусственного интеллекта на сельское хозяйство, используя алгоритмы глубокого обучения, чтобы помочь обнаружить болезни сельскохозяйственных культур до их распространения.
Рекомендуемые видео
«Если он может делать лица, он может лечить и болезни растений».
Большинство сельскохозяйственных культур в развитых регионах выращивается посредством крупномасштабных операций, где достаточные финансы и рабочая сила помогают бороться с болезнями на ранних стадиях. По данным развивающихся регионов, до 80 процентов сельскохозяйственного производства осуществляется мелкими фермерами.
изучение опубликовано в журнале Frontiers in Plant Science. Эти мелкомасштабные предприятия более подвержены разрушительным последствиям болезней сельскохозяйственных культур, которые могут уничтожить весь урожай и привести к локальному или повсеместному голоду. Проблема усугубляется тем фактом, что до 50 процентов голодающего населения мира живет в мелких фермерских хозяйствах, и у них слишком мало ресурсов для быстрой борьбы с болезнями сельскохозяйственных культур.Машинное зрение преуспело в обучении автомобилей автономному вождению, диагностике рака и обнаружении ваших друзей на фотографиях, и это новое приложение созрело (так сказать) для оценки.
«Мы знали, что машинное обучение изменит правила игры, как оно сейчас и показывает себя, благодаря лучшей поисковой системе. результаты для беспилотных автомобилей», — рассказал Digital Trends соавтор исследования и профессор штата Пенсильвания Дэвид Хьюз. «И уроки глубокого обучения в Фейсбук было большой мотивацией», — сказал он, имея в виду разработки гиганта социальных сетей в области распознавания изображений. «Итак, мы подумали, что если он может делать лица, то он может и лечить болезни растений».
Вместе с ведущим автором Шарадой Моханти и соавтором Марселем Салате из EPFL Хьюз разработал программу, которая является быстрой, эффективной и достаточно компактной, чтобы ее можно было упаковать в смартфон. Они обучили алгоритм, предоставив ему огромные наборы данных — более 50 000 изображений, — собранные в рамках ЗаводДеревня, онлайн-архив фотографий растений с открытым доступом, включая изображения болезней растений. Используя эти данные, исследователи обучили алгоритм выявлять 26 различных заболеваний у 14 различных видов растений.
После этапа обучения программа работала с точностью 99,35 процента, давая любому пользователю смартфона возможность выявлять заболевания глазами хорошо обученного специалиста.
«Мы постоянно совершенствуемся», — сказал Хьюз. «Это достигается за счет использования большего количества данных и более совершенных алгоритмов. Мы надеемся, что это появится в телефоне в ближайшие месяцы. Мы небольшая организация, поэтому, имея больше топлива, мы могли бы сделать больше для общего блага. Ведь нам нужно. Мир приближается к девяти миллиардам человек, и накормить их — наша уникальная задача. Мы считаем, что ученые-компьютерщики играют решающую роль в этих усилиях».
Рекомендации редакции
- Искусственный интеллект Photoshop считает, что «счастье» — это улыбка с гнилыми зубами
- Как мы узнаем, когда ИИ действительно станет разумным?
- BigSleep ИИ. это похоже на поиск картинок Google для изображений, которых еще не существует.
- Это приложение на базе искусственного интеллекта может обнаружить рак кожи с точностью до 95 процентов.
- Оценщиком дома будущего, вероятно, станет искусственный интеллект. алгоритм
Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.
