По некоторым прогнозам, численность человечества к 2050 году достигнет 10 млрд. Глобальное потепление и сокращение запасов питьевой воды лишь усугубляют проблему - прокормить себя людям становится сложнее. По мнению журнала Wired, умные роботы, дроны и алгоритмы машинного обучения могут исправить ситуацию.
С помощью глубокого обучения биолог Дэвид Хьюс и эпидемиолог Марсель Салат обучили компьютер распознавать заболевания на изображениях растений с точностью 99,35%. Такой результат получается только на обработанных изображениях, с одинаковым освещением. Если взять первое попавшееся, из интернета, вероятность правильного ответа будет равна 30-40%.
Хьюс и Салат надеются улучшить этот результат, чтобы использовать ИИ для диагностики больных растений в созданном ими приложении PlantVillage. Люди часто считают, что причина заболеваний только в бактериях или грибке, а это может быть нехватка кальция или магния, или избыток солей в почве. ИИ поможет фермеру быстро и точно понять причину.
В Иннополисе разработают ПО для беспилотной агротехники
Иннополис
Компания Blue River Technology выпустила трактор, который, проезжая по полю, фотографирует 5000 побегов в минуту, и использует алгоритмы машинного видения, чтобы отличить сорняк от латука. Графический чип справляется с одним изображением за 0,02 секунды. Если, по мнению ИИ, растению нужна подкормка, его поливают гербицидами. Использование химикатов сокращается при этом на 90%.
Стартап Harvesting анализирует данные спутников с помощью машинного обучения, помогая банкам распределять средства для фермерских хозяйств более эффективно. алгоритм предсказывает, где, к примеру, вероятность засухи выше. Аналитик может принять в расчет 10-15 переменных, а машина — 2000 и более, говорит президент компании Ручит Гарг.