Команда дослідників з Університету штату Пенсільванія та Федеральної політехнічної школи Лозанни, Швейцарія, звернув гострий погляд штучного інтелекту на сільське господарство, використовуючи алгоритми глибокого навчання, щоб допомогти виявити хвороби культур до того, як вони поширяться.
Рекомендовані відео
«Якщо він може робити обличчя, він може робити хвороби рослин».
Більшість сільськогосподарських культур у розвинутих регіонах вирощують за допомогою великомасштабних операцій, де достатні фінанси та робоча сила допомагають подолати хворобу на ранніх стадіях. Згідно з даними, у регіонах, що розвиваються, до 80 відсотків сільськогосподарського виробництва ведеться дрібними фермерами
навчання опубліковано в Frontiers in Plant Science. Ці дрібномасштабні операції більш схильні до руйнівних наслідків хвороб сільськогосподарських культур, які можуть знищити цілі врожаї та призвести до локального або широкого голоду. Проблема погіршується тим фактом, що майже 50 відсотків голодного населення світу живе в дрібних фермерських господарствах, маючи надто мало ресурсів, щоб швидко впоратися з хворобами культур.Машинний зір досяг успіхів у навчанні автомобілів автономному керуванню, діагностиці раку та в розпізнаванні ваших друзів на фотографіях, і ця нова програма дозріла (так би мовити) для оцінки.
«Ми знали, що завдяки кращій пошуковій системі машинне навчання змінить правила гри результати для безпілотних автомобілів», – сказав Digital Trends співавтор дослідження та професор штату Пенсільванія Девід Хьюз. «І уроки глибокого навчання в Facebook було великою мотивацією», — сказав він, згадуючи розробки гіганта соціальних мереж у розпізнаванні зображень. «Тож ми подумали, що якщо це може робити обличчя, то може й хвороби рослин».
Разом із провідним автором Шарадою Моханті та співавтором Марселем Салате з EPFL Хьюз розробив програму, яка є швидкою, ефективною та досить компактною, щоб її можна було вмістити в смартфон. Вони навчили алгоритм, надаючи йому величезні набори даних — понад 50 000 зображень — зібраних у рамках PlantVillage, відкритий доступ до онлайн-архіву фотографій рослин, включаючи зображення хвороб рослин. Використовуючи ці дані, дослідники навчили алгоритм ідентифікувати 26 різних хвороб у 14 різних видів рослин.
Після фази навчання програма працювала з точністю 99,35 відсотка, даючи будь-якому користувачеві смартфона можливість ідентифікувати захворювання оком добре підготовленого експерта.
«Ми постійно вдосконалюємось», — сказав Хьюз. «Це завдяки використанню більшої кількості даних і більш досконалих алгоритмів. Ми сподіваємося, що це буде в телефоні найближчими місяцями. Ми невелика організація, тому з більшою кількістю палива ми могли б зробити більше речей для загального блага. Адже нам треба. Світ мчить до дев’яти мільярдів людей, і нагодувати їх — наше унікальне завдання — ми вважаємо, що комп’ютерники мають вирішальне значення для цих зусиль».
Рекомендації редакції
- Photoshop AI вважає, що «щастя» — це посмішка з гнилими зубами
- Як ми дізнаємося, коли ШІ дійсно стане розумним?
- BigSleep A.I. це як Google Image Search для фотографій, яких ще не існує
- Цей додаток на базі штучного інтелекту може виявити рак шкіри з 95-відсотковою точністю
- Оцінювач будинків майбутнього, ймовірно, А.І. алгоритм
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
