Волны человеческого мозга улавливаются искусственным интеллектом для выявления больных растений

Некоторые ученые из Бразильской корпорации сельскохозяйственных исследований Embrapa в партнерстве с двумя другими технологии, создали способ с помощью искусственного интеллекта превосходно анализировать изменения в растениях.

Раньше это было возможно только в том случае, если специалисты выполняли ручное обследование. Ознакомьтесь с дополнительной информацией об ИИ, который выявляет больные растения, ниже.

Технологические достижения в сельском хозяйстве

Технология позволяет автоматизировать маркировку с аннотациями данных классификации и посредством идентификации больных растений по изображениям. С помощью этой новой технологии исследователи надеются ускорить принятие решений в полевых условиях, чтобы сократить производственные потери и значительно улучшить использование природных ресурсов.

Первые результаты эксперимента

Во вторник (02.07) были опубликованы результаты первого теста эксперимента, проведенного с листьями сои. По мнению исследователей, эту технологию можно было бы применить и к другим видам производств.

Эта система идентификации больных растений также может быть добавлена ​​к сельскохозяйственной технике, дроны и мобильные телефоны.

Вся подготовка к этой работе началась в 2022 году с помощью компаний Macnica DHW, которая является частью южноамериканской операции японской группы Macnica Inc., и InnerEye из Израиля.

Для тестов эксперимента были выбраны две болезни, вызывающие симптомы на листьях сои, такие как азиатская ржавчина и мучнистая роса, распространенные на юге Бразилии. С помощью оборудования они смогли отличить больные листья от здоровых.

Азиатская ржавчина сои является наиболее серьезным заболеванием сельскохозяйственных культур и может привести к потерям до 80%, если ее не контролировать. По данным исследования, проведенного консорциумом Antiferrugem, затраты на борьбу с этим заболеванием превышают 2 миллиарда долларов США на урожай в Бразилии.

Как работает эксперимент:

• Нейронные сигналы двух специалистов из Embrapa Soja были захвачены шлемом с электродами;
• Оба исследовали для тестов около 1500 изображений больных и здоровых листьев;
• Благодаря захвату мозговых волн были идентифицированы переживания, суждения и классификации изображений, наблюдаемых специалистами;
• Модели, созданные из спонтанных электрических токов, излучаемых в мозгу экспертов, и программное обеспечение позволили обучить алгоритм стандартный искусственный интеллект, чтобы еще больше приблизить его к критериям, используемым специалистами при визуальной идентификации заболеваний в растения;
• После регистрации сигналов мозга, которые специалисты излучали при просмотре изображений больных растений, программное обеспечение автоматизировало диагностику, делая шаг быстрее и эффективнее;
• Полученные результаты сравнения алгоритмов постобучения показали, что они практически находятся на одном уровне точности с экспертами.