Фермеры будут использовать искусственный интеллект для диагностики растений

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Фермеры будут использовать искусственный интеллект для диагностики растений

Когда фермер выращивает что-то в промышленных масштабах на территории развитой страны, где-то под боком фермера всегда есть специализированная лаборатория, куда он периодически сдает часть своих растений на анализы. Таким образом в развитых странах предотвращают развитие разнообразных заболеваний у растений и возможную эпидемию, которая способна свести на нет усилия фермера. Проблема в том, что подобные лаборатории не доступны в малоразвитых странах и отдельных регионах, а необходимость отслеживания здоровья своих культур никуда не исчезает. В связи с этим было решено создать специальное приложение.

Приложение было создано исследователями из Пенсильванского Государственного Университета и Швейцарского Федерального Института Технологий.

Задача программы — предоставлять диагноз по фото сделанным фермером.

Первоначально ученые построили модель системы путем связывания кластера для построения нейронной сети. Затем они загрузили в базу данных более чем 53000 фото примеров больных и здоровых растений. Всего было представлено 14 видов растений и 26 заболеваний свойственных для них.

Используя глубинный подход к обучению исследователи научили модель искать закономерности во всем. В конечном счете система способна идентифицировать заболевание с точностью 99.35 процентов.

«Учитывая ожидания того, что более 5 миллиардов смартфонов будет использоваться в мире к 2020 году – почти миллиард из них в Африке – мы считаем, что этот подход представляет собой эффективный дополнительный метод, чтобы помочь предотвратить потерю урожайности», — говорит профессор Дэвид Хьюз, соавтор исследования: «С постоянно повышающимся количеством и качеством сенсоров на мобильных устройствах, мы считаем, что точное диагностирование через смартфон — это вопрос времени».

Комментарии: