인간의 뇌파는 AI에 의해 포착되어 병든 식물을 식별합니다.

브라질 농업 연구 공사 – Embrapa의 일부 학자들은 다른 두 사람과 협력하여 기술, 인공 지능을 통해 식물의 변화를 탁월하게 분석하는 방법을 만들었습니다.

과거에는 전문가가 수동 검사를 수행하는 경우에만 가능했습니다. 병든 식물을 식별하는 AI에 대한 자세한 내용은 아래에서 확인하세요.

농업의 기술 발전

이 기술은 분류 데이터의 주석과 이미지를 통한 병든 식물 식별을 통해 라벨링을 자동화할 수 있습니다. 이 새로운 기술을 통해 연구원들은 생산 손실을 줄이고 천연 자원 사용을 크게 개선하기 위해 현장에서 내린 결정을 가속화하기를 희망합니다.

실험의 첫 번째 결과

화요일(07/02), 콩잎으로 수행한 실험의 첫 번째 테스트 결과가 발표되었습니다. 연구원들에 따르면, 이 기술은 다른 유형의 생산에도 적용될 수 있습니다.

이 병든 식물 식별 시스템은 농업 기계에도 추가할 수 있습니다. 드론 그리고 휴대폰.

이 작업을 위한 모든 준비는 2022년에 시작되었으며 일본 그룹 Macnica Inc.의 남미 사업부의 일부인 Macnica DHW 회사와 이스라엘의 InnerEye 회사의 도움을 받았습니다.

실험의 테스트를 위해 브라질 남부에서 두드러지는 아시아 녹병과 흰가루병과 같이 콩 잎에 증상을 일으키는 두 가지 질병을 선택했습니다. 장비를 사용하여 건강한 잎과 병든 잎을 구별할 수 있었습니다.

아시아 대두 녹병은 작물의 가장 심각한 질병이며 통제하지 않으면 최대 80%의 손실을 초래할 수 있습니다. Antiferrugem Consortium의 조사에 따르면 브라질에서 이 질병을 치료하는 비용은 작물당 미화 20억 달러를 초과합니다.

실험 작동 방식:

• Embrapa Soja의 두 전문가의 신경 신호는 전극이 달린 헬멧으로 포착되었습니다.
• 둘 다 테스트를 위해 병든 잎과 건강한 잎의 약 1,500개 이미지를 평가했습니다.
• 뇌파 캡처를 통해 전문가가 관찰한 이미지에 대한 경험, 판단 및 분류를 식별했습니다.
• 전문가의 뇌에서 방출되는 자발적인 전류로부터 생성된 모델과 소프트웨어는 질병의 시각적 식별에서 전문가가 사용하는 기준에 더욱 근접하도록 표준 인공 지능을 제공합니다. 식물;
• 전문가가 병든 식물의 이미지를 볼 때 방출하는 뇌 신호를 캡처한 후 소프트웨어는 진단을 자동화하여 단계를 더 빠르고 효율적으로 만듭니다.
• 사후 훈련 알고리즘을 비교하여 얻은 결과는 전문가와 거의 동일한 수준의 정확도를 나타냅니다.