Искусственный интеллект: диагностика болезней растений по фотографии

Развитие технологий машинного обучения и искусственного интеллекта позволит диагностировать болезни растений по фотографиям. Представлены два проекта, разработанных по отдельности Университетом штата Пенсильвания и Государственным университетом Айовы. Для проведения диагностики работникам сельского хозяйства потребуется только смартфон или компьютер.

 искусственный интеллект позволит диагностировать болезни растений по фотографиям

Точность 99,35%

Точности более 99% в диагностике заболеваний с/х культур удалось достичь ученым из Университета штата Пенсильвания (США). Работа идет в паре со Швейцарским федеральным технологическим институтом, который помогает в создании программного обеспечения.

Для обучения алгоритмов нейросети используется:

  • Более 53 000 фотографий здоровых и больных растений.
  • 26 заболеваний, наиболее распространенных среди сельскохозяйственных культур.
  • 14 основных с/х культур, выращиваемых в мире.

Диагностирование болезней растений по фотографиям

После этого алгоритмы машинного обучения тренировали, обучая искать соответствия между фотографиями и заболеваниями. Результатом обучения стали следующие цифры: искусственный интеллект научился определять любое из 26 заболеваний у 14 культур в 99,35% случаев.

Для работы нейросети требуются большие мощности сервера, но сам функционал может предлагаться в виде обычного сайта или приложения для смартфонов.

Диагностирование растений xPLNet

Возможности искусственного интеллекта

Результат деятельности исследователей из Государственного университета Айовы — рабочий сервис под названием xPLNet. Сервис представляет собой приложение для устройств на базе Android и iOS.

В приложении достаточно навести камеру смартфона на больное растение, чтобы получить диагноз и дополнительную информацию.

Для первоначального обучения алгоритмов xPLNet использовалось около 25 тысяч фотографий сои. Алгоритмы машинного обучения и сверточные нейронные сети (deep learning) глубокого обучения научились распознавать все 8 распространенных типов отклонений, запечатленных на фотографиях.

В настоящий момент идет тестирование алгоритмов в реальном секторе сельского хозяйства. Хотя приложение практически готово, разработчик не называет точных сроков его появления в AppStore и PlayMarket.

Уважаемые читатели, подписывайтесь на наш канал в Яндекс.Дзен. Нажмите "Подписаться на канал", чтобы получать все самые лучшие материалы к себе в ленту.
Загрузка...
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Закрыть