Skupina raziskovalcev na državni univerzi Pennsylvania in École Polytechnique Fédérale de Lausanne v Švici je je ostro oko umetne inteligence usmeril v kmetijstvo, ki uporablja algoritme globokega učenja za pomoč pri odkrivanju bolezni pridelka, preden se razširi.
Priporočeni videoposnetki
"Če lahko naredi obraze, lahko naredi rastlinske bolezni."
Večina pridelkov v razvitih regijah se prideluje z obsežnimi dejavnostmi, kjer zadostna finančna sredstva in delovna sila pomagajo pri zgodnjem spopadanju z boleznijo. Po podatkih v regijah v razvoju do 80 odstotkov kmetijske proizvodnje izvajajo mali kmetje študij objavljeno v Frontiers in Plant Science. Te dejavnosti majhnega obsega so bolj nagnjene k uničujočim učinkom bolezni pridelka, ki lahko uničijo celotne pridelke in povzročijo lokalno ali splošno razširjeno lakoto. Težavo še poslabša dejstvo, da kar 50 odstotkov svetovnega lačnega prebivalstva živi v gospodinjstvih malih kmetov, s premalo sredstev za hitro reševanje bolezni pridelkov.
Strojni vid se je izkazal pri usposabljanju avtomobilov za avtonomno vožnjo, diagnosticiranju raka in pri določanju vaših prijateljev na fotografijah, in ta nova aplikacija je zrela (tako rekoč) za oceno.
»Vedeli smo, da bo strojno učenje spremenilo igro, kot se zdaj kaže, z boljšim iskalnikom rezultate za samovozeče avtomobile,« je za Digital Trends povedal soavtor študije in profesor Penn State David Hughes. »In lekcije poglobljenega učenja v Facebook je bila velika motivacija,« je dejal in se skliceval na razvoj velikana družbenih medijev na področju prepoznavanja slik. "Torej smo mislili, da če lahko naredi obraze, lahko povzroči tudi rastlinske bolezni."
Skupaj z glavno avtorico Sharado Mohanty in soavtorjem Marcelom Salathéjem iz EPFL je Hughes razvil program, ki je hiter, učinkovit in dovolj kompakten, da ga lahko zapakirate v pametni telefon. Algoritem so usposobili tako, da so mu posredovali ogromne nabore podatkov – več kot 50.000 slik – zbranih kot del PlantVillage, odprt dostopni spletni arhiv fotografij rastlin, vključno s slikami rastlinskih bolezni. S temi podatki so raziskovalci usposobili algoritem za prepoznavanje 26 različnih bolezni pri 14 različnih rastlinskih vrstah.
Po fazi usposabljanja je program deloval z 99,35-odstotno natančnostjo, kar je vsakemu uporabniku pametnega telefona omogočilo, da prepozna bolezni z očesom dobro usposobljenega strokovnjaka.
"Nenehno se izboljšujemo," je dejal Hughes. »To je z uporabo več podatkov in bolj izpopolnjenih algoritmov. Upamo, da bomo to imeli v telefonu v prihodnjih mesecih. Smo majhna družba, zato bi z več goriva lahko naredili več stvari za skupno dobro. Navsezadnje moramo. Svet drvi proti devetim milijardam ljudi in nahraniti jih je naš edinstven izziv – verjamemo, da so računalničarji ključnega pomena za ta prizadevanja.«
Priporočila urednikov
- Photoshop AI meni, da je "sreča" nasmeh s pokvarjenimi zobmi
- Kako bomo vedeli, kdaj umetna inteligenca dejansko postane čuteča?
- BigSleep A.I. je kot Google Image Search za slike, ki še ne obstajajo
- Ta aplikacija, ki jo poganja AI, lahko opazi kožnega raka s 95-odstotno natančnostjo
- Cenilec hiš prihodnosti je verjetno A.I. algoritem
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi bralcem pomagajo slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
