Raziskovalci na univerzi v Illinoisu so razvili sistem umetne inteligence, ki uporablja tehnologijo prepoznavanja objektov za zgodnje odkrivanje bolezni žiti. Sistem temelji na globokem učenju in je zmožen prepoznal simptome dveh najbolj pogostih bolezni na žitih Fuzarioze klasa (F. graminearum, F. culmorum, F. Avenaceum, F. Poae) in rje (Puccinia tritici, Puccinia striiformis, Puccinia hordei in Phaeosphaeria nodorum), na podlagi fotografij.

Aplikacija uporablja algoritme za prepoznavanje slik in strojno učenje, ki analizira fotografije klasov žit in prepoznajo simptome glivičnih bolezni, ki lahko povzročijo pomembno izgubo kakovosti in višino pridelka. V aplikacijo so raziskovalci vključili modele globokega učenja, ki so bili trenirani na več tisoč slikah klasov žit, ugotovili so, da sistem prepozna različne stopnje bolezni z 96 % natančnostjo. Sistem je bil zasnovan za samodejno prepoznavanje bolezni na poljščinah in za pošiljanje takojšnih opozoril pridelovalcem. Trenutno so kmetje za odkrivanje bolezni na poljščinah odvisni od ročnega pregleda, kar je dolgotrajno in dokaj neučinkovito. Uporaba te tehnologije prepoznavanja boleznih žit bi lahko pomembno zmanjšala izgube pridelka zaradi napada/pojava bolezni, hkrati pa zmanjšala uporabo kemičnih sredstev, ki se uporabljajo za zatiranje fuzarioz in rj na žitih. Sistem bi lahko kmetom pomagal pri zgodnjem odkrivanju tovrstnih bolezni, kar bi omogočilo še kurativnejše ukrepanje, se pravi že takoj na samem začetku razvoja bolezni.

Aplikacija je trenutno še v fazi testiranja, kljub temu pa je že bila preizkušena tudi na terenu in raziskovalci upajo, da bo kmalu na voljo za uporabo kmetom po vsem svetu. To bi lahko prineslo velike koristi za kmetijsko panogo, saj bi lahko pomagala pri preprečevanju širjenja glivičnih bolezni, ki so velik izziv za kmete po vsem svetu (predvsem pri dejstvu katere vse aktivne snovi nam za zaščito žit še sploh ostanejo na voljo). Zaključim lahko, da se tudi pri tej novici vidi, da so digitalne storitve in aplikacije postale pomemben del kmetijstva, saj kmetom omogočajo spremljanje in analizo podatkov za izboljšanje produktivnosti, zmanjšanje stroškov in izboljšanje kakovosti pridelka. Hkrati pa so te aplikacije in storitve lahko tudi učinkovito orodje za ohranjanje okolja in zmanjšanje izgub pridelka.

LP, Blaž

Vir: KLIK

Pa še en zanimiv članek na podobno temo. KLIK