2023. 04. 14. - 09:40
Mesterséges intelligencia - Okostelefonnal észlelnék a gyakori növényfertőzést?
Fejlett objektumfelismerési technológiát fejlesztett ki az Illinoisi Egyetem, hogy a toxinokkal szennyezett búzaszemek ne kerülhessenek bele az élelmiszerekbe.
Ha jól halad a kutatók fejlesztése, hamatosan Fusarium-fertőzést mutathat ki a növényeknél egy okostelefon-alkalmazás.
Az Illinoisi Egyetem új projektje keretében fejlett objektumfelismerési technológiát alkalmazott annak érdekében, hogy távoltartsa az élelmiszer-ellátástól a toxinokkal szennyezett búzaszemeket, valamint segítse a kutatókat abban, hogy a fuzáriumos fertőzéssel vagy varasodás betegséggel szemben ellenállóbbá tegyék a búzát.
A fuzáriumos fertőző betegség nagymértékű gazdasági veszteséget okoz a búzában – mondta Jessica Rutkoski, az Illinois-i Mezőgazdasági, Fogyasztói és Környezettudományi Főiskola (ACES) Növénytudományi Tanszékének adjunktusa.
„A betegség meglehetősen elrettentő tényező volt az Egyesült Államok keleti részén élő búzatermesztők számára, mivel tökéletesen szép termést termeszthetnek, de aztán nem tudják felhasználni azt” – tette hozzá.
A magkárosodás a szemek mobiltelefonos képei segítségével számszerűsíthető lenne. Olvasd el: Mesterséges intelligencia - A távérzékelés előrejelzi a rizs nitrogénigényét
Mesterséges intelligencia - Okostelefonnal észlelnék a gyakori növényfertőzést?
Az ellenállás növelése általában fenotipizálással történik - egy hosszú, ismétlődő folyamattal. Jessica Rutkoski mesterséges intelligencia-szakértőkkel, Junzhe Wu-val, a Mezőgazdasági és Biológiai Mérnöki Tanszék (ABE) doktoranduszával és Girish Chowdhary-vel, az ABE és a Számítástechnikai Tanszék (CS) docensével együtt szerette azt kívánta tesztelni, lehetséges-e a károk mennyiségi meghatározása a szemek egyszerű mobiltelefonos képeivel.
„Megvalósíthatónak tűnt egy rendszer, amely képes automatikusan értékelni a magokat ért károkat, mivel a tünetek elég
egyértelműek” – mondta Rutkoski.
Az algoritmusokat a kutatók arra tanították, hogy néhány kép felhasználásával meglehetősen nagy pontossággal észleljék a kismértékben sérült szemeket. Olvasd el: Mesterséges intelligencia segíthet kevés műtrágyával növényt nevelni
Egyelőre 60 százalékos a pontossága
Amikor a kutatócsoport egyedül a gépi tanulási technológiát tesztelte, jobban meg tudta jósolni a deoxinivalenol (DON) szintjét, mint a betegség tüneteinek helyszíni értékelése, amelyre a tenyésztők gyakran támaszkodnak a szemek fenotipizálása helyett, hogy időt és erőforrásokat takarítsanak meg.
Összehasonlítva azonban azzal, amikor emberek laboratóriumban értékelik a magvakat ért, betegség miatti károkat, a technológia csak 60 százalékban volt pontos.
A kutatókat mindenesetre biztatják, mivel kezdeti tesztjeik során nem használtak nagyszámú mintát a mesterséges intelligencia-modell betanításához. Jelenleg mintákat adnak hozzá, s nagyobb pontosságra számítanak a további módosításokkal.
A végső cél egy olyan online portál létrehozása, ahol a hozzá hasonló termesztők mobiltelefonos fotókat tölthetnek fel búzaszemekről, hogy automatikusan értékeljék a fuzárium okozta károkat – mondta el Jessica Rutkoski.
L.A.
