Pennsylvania Eyalet Üniversitesi ve İsviçre'deki École Polytechnique Fédérale de Lausanne'den bir araştırma ekibi, Yapay zekanın keskin gözünü tarıma çevirdiMahsul hastalıklarını yayılmadan önce tespit etmeye yardımcı olmak için derin öğrenme algoritmalarını kullanıyor.
Önerilen Videolar
"Eğer yüz yapabiliyorsa bitki hastalıklarına da yol açabilir."
Gelişmiş bölgelerdeki mahsullerin çoğu, yeterli finansmanın ve insan gücünün hastalıklarla erkenden mücadele etmeye yardımcı olduğu büyük ölçekli operasyonlarla yetiştiriliyor. Gelişmekte olan bölgelerde, tarımsal üretimin yüzde 80'e kadarı küçük çiftçiler tarafından gerçekleştiriliyor.
çalışma Frontiers in Plant Science'da yayınlandı. Bu küçük ölçekli operasyonlar, mahsul hastalığının yıkıcı etkilerine daha yatkındır; bu da mahsulün tamamını yok edebilir ve bölgesel veya yaygın kıtlığa yol açabilir. Dünyadaki aç nüfusun yüzde 50'sinin küçük çiftçi ailelerinde yaşaması ve mahsul hastalıklarını hızlı bir şekilde ele almak için çok az kaynağa sahip olması, sorunu daha da kötüleştiriyor.Yapay görme, arabaları otonom sürüş için eğitmede, kanseri teşhis etmede ve fotoğraflarda arkadaşlarınızın yerini belirlemede mükemmel bir performans sergiledi ve bu yeni uygulama (deyim yerindeyse) değerlendirmeye hazır.
"Makine öğreniminin, daha iyi bir arama motoru sayesinde artık kendini gösteren oyunun kurallarını değiştireceğini biliyorduk Çalışmanın ortak yazarı ve Penn State profesörü David Hughes, Digital Trends'e şunları söyledi: "Sonuçlar sürücüsüz arabalara çok iyi sonuçlar veriyor." “Ve derin öğrenmeden alınan dersler Facebook Büyük bir motivasyondu” diyerek sosyal medya devinin görüntü tanıma konusundaki gelişmelerine değindi. "Dolayısıyla, eğer yüz yapabiliyorsa bitki hastalıklarına da yol açabileceğini düşündük."
Hughes, başyazar Sharada Mohanty ve EPFL'den ortak yazar Marcel Salathé ile birlikte hızlı, verimli ve kompakt bir program geliştirdi. akıllı telefon. Algoritmayı, algoritmanın bir parçası olarak toplanan devasa veri kümelerini (50.000'den fazla görüntü) besleyerek eğittiler. Bitki Köyü, bitki hastalığı görüntüleri de dahil olmak üzere bitki fotoğraflarının açık erişimli çevrimiçi arşivi. Bu verilerle araştırmacılar, algoritmayı 14 farklı bitki türünde 26 farklı hastalığı tanımlayacak şekilde eğitti.
Eğitim aşamasının ardından yüzde 99,35 doğruluk oranıyla çalışan program, akıllı telefon kullanıcılarının hastalıkları iyi eğitimli bir uzman gözüyle tespit edebilmesine olanak sağladı.
Hughes, "Sürekli gelişiyoruz" dedi. "Bu, daha fazla veri ve daha gelişmiş algoritmaların kullanılmasıyla mümkün oluyor. Önümüzdeki aylarda bunun bir telefonda da olmasını umuyoruz. Biz küçük bir ekibiz, dolayısıyla daha fazla yakıtla ortak yarar için daha fazla şeyin gerçekleşmesini sağlayabiliriz. Sonuçta buna ihtiyacımız var. Dünya dokuz milyar insana doğru yarışıyor ve onları beslemek bizim için eşsiz bir zorluk; bilgisayar bilimcilerinin bu çaba için çok önemli olduğuna inanıyoruz."
Editörlerin Önerileri
- Photoshop AI 'mutluluğun' çürük dişlerle bir gülümseme olduğunu düşünüyor
- Bir yapay zekanın gerçekten duyarlı hale geldiğini nasıl bileceğiz?
- BigSleep A.I. Henüz var olmayan resimler için Google Görsel Arama gibidir
- Bu yapay zeka destekli uygulama cilt kanserini yüzde 95 doğrulukla tespit edebiliyor
- Geleceğin ev değerleme uzmanı muhtemelen bir yapay zekadır. algoritma
Yaşam tarzınızı yükseltinDigital Trends, en son haberler, eğlenceli ürün incelemeleri, anlayışlı başyazılar ve türünün tek örneği olan ön bakışlarla okuyucuların teknolojinin hızlı tempolu dünyasını takip etmelerine yardımcı olur.
