Inimese ajulained jäädvustab AI haigete taimede tuvastamiseks

Mõned Brasiilia Põllumajandusuuringute Korporatsiooni Embrapa teadlased koostöös kahe teisega tehnoloogia, lõi tehisintellekti kaudu võimaluse taimedes toimuvaid muutusi suurepäraselt analüüsida.

Varem oli see võimalik ainult siis, kui spetsialistid tegid käsitsi eksami. Vaadake allpool lisateavet AI kohta, mis tuvastab haigeid taimi.

Tehnoloogilised edusammud põllumajanduses

Tehnoloogia võimaldab automatiseerida märgistamist klassifikatsiooniandmete märkustega ja haigete taimede tuvastamise kaudu piltide abil. Selle uue tehnoloogiaga loodavad teadlased kiirendada valdkonna otsuste langetamist, et vähendada tootmiskadusid ja parandada loodusvarade kasutamist.

Katse esimesed tulemused

Teisipäeval (07/02) avaldati sojaoa lehtedega tehtud katse esimese katse tulemused. Teadlaste sõnul saaks seda tehnoloogiat rakendada ka teist tüüpi lavastustes.

Seda haigete taimede identifitseerimissüsteemi saab lisada ka põllumajandusmasinatele, droonid ja mobiiltelefonid.

Kogu selle töö ettevalmistamine algas 2022. aastal ja selleks olid abiks Jaapani kontserni Macnica Inc. Lõuna-Ameerika tegevusse kuuluv ettevõtted Macnica DHW ja Iisraelist InnerEye.

Katse testide jaoks valiti välja kaks haigust, mis põhjustavad sümptomeid sojaubade lehtedel, nagu Aasia rooste ja jahukaste, mis on tuntud Lõuna-Brasiilias. Seadmete abil suutsid nad haigeid lehti tervetest eristada.

Aasia sojarooste on põllukultuuride kõige tõsisem haigus ja võib põhjustada kuni 80% kadu, kui seda ei kontrollita. Antiferrugemi konsortsiumi uuringu kohaselt on selle haiguse eest hoolitsemise kulud Brasiilias üle 2 miljardi USA dollari põllukultuuri kohta.

Kuidas katse toimib:

• Kahe Embrapa Soja spetsialisti närvisignaalid jäädvustas elektroodidega kiiver;
• Mõlemad hindasid testide jaoks ligikaudu 1500 haigete ja tervete lehtede pilti;
• Ajulainete jäädvustamise kaudu tehti kindlaks kogemused, hinnangud ja klassifikatsioonid, mida nad teevad spetsialistide vaadeldud piltide kohta;
• Spetsialistide ajus eralduvatest spontaansetest elektrivooludest genereeritud mudelid ja tarkvara võimaldasid treenida standardne tehisintellekt, et viia see veelgi lähemale kriteeriumidele, mida kasutavad spetsialistid haiguste visuaalsel tuvastamisel taimed;
• Pärast ajusignaalide hõivamist, mida spetsialistid haigete taimede kujutiste vaatamisel väljastasid, automatiseeris tarkvara diagnoosi, muutes sammu kiiremaks ja tõhusamaks;
• Treeningjärgsete algoritmide võrdlemisel saadud tulemused näitasid, et need on ekspertide omaga praktiliselt samal täpsustasemel.