人間の脳波をAIが捕捉して病気の植物を特定

ブラジル農業研究公社エンブラパの学者数名が他の2名と協力 テクノロジーは、人工知能を通じて植物の変化を優れた方法で分析する方法を作成しました。

以前は、これは専門家が手作業で検査を行う場合にのみ可能でした。 病気の植物を識別する AI の詳細については、以下をご覧ください。

農業における技術の進歩

この技術により、分類データの注釈によるラベル付けや、画像による病気の植物の識別によるラベル付けの自動化が可能になります。 研究者らは、この新技術により、生産ロスを削減し、天然資源の利用を大幅に改善するために、現場での意思決定を迅速化したいと考えている。

実験の最初の結果

火曜日（07/02）、大豆の葉を用いて実施された実験の最初のテストの結果が発表された。 研究者らによると、この技術は他の種類の作品にも応用できる可能性があるという。

この病害植物識別システムは農業機械にも搭載でき、 ドローン そして携帯電話。

この取り組みの準備はすべて 2022 年に始まり、日本のグループであるマクニカ社の南米事業の一部であるマクニカ DHW とイスラエルの InnerEye の協力を得ました。

実験の対象となるのは、大豆の葉に症状を引き起こす2つの病気、すなわちアジアさび病とブラジル南部で顕著なうどんこ病である。 この装置を使用することで、病気の葉と健康な葉を区別することができました。

アジア大豆さび病は作物の病気の中で最も深刻であり、制御しなければ最大 80% の損失につながる可能性があります。 Antiferrugem Consortium の調査によると、ブラジルではこの病気の治療にかかる費用は 1 作物あたり 20 億米ドルを超えています。

実験の仕組み:

• エンブラパ・ソジャの2人の専門家の神経信号は、電極付きのヘルメットによって捕捉された。
• 両方とも、テストのために病気の葉と健康な葉の約 1,500 枚の画像を評価しました。
• 脳波のキャプチャを通じて、専門家が観察した画像に対する経験、判断、分類が特定されました。
• 専門家の脳内で放出される自発電流から生成されたモデルとソフトウェアにより、アルゴリズムのトレーニングが可能になりました。 標準的な人工知能を使用して、専門家が病気の視覚的識別に使用する基準にさらに近づけます。 植物。
• 専門家が病気の植物の画像を見るときに発する脳信号を捕捉した後、ソフトウェアは診断を自動化し、診断をより迅速かつ効率的にしました。
• トレーニング後のアルゴリズムを比較して得られた結果は、それらのアルゴリズムが専門家と実質的に同じレベルの精度であることを示しました。