人工智能幫助香蕉種植者保護(hù)世界上最受歡迎的水果

人工智能驅(qū)動(dòng)的工具正在迅速變得更容易獲得，包括全球更偏遠(yuǎn)角落的人們。這對(duì)小農(nóng)來說是個(gè)好消息，他們可以使用手持技術(shù)更有效地運(yùn)營農(nóng)場，將他們與市場，推廣人員，衛(wèi)星圖像和氣候信息聯(lián)系起來。該技術(shù)也正成為防治作物病蟲害的第一道防線，可能會(huì)破壞其收成。

為香蕉種植者開發(fā)的新智能手機(jī)工具可以掃描植物的五種主要疾病和一種常見害蟲的跡象。在哥倫比亞，剛果民主共和國，，貝寧，和烏干達(dá)的測試中，該工具提供了90%的成功檢測率。開發(fā)該技術(shù)的研究人員說，這項(xiàng)工作是朝著建立一個(gè)衛(wèi)星驅(qū)動(dòng)的，全球連接的網(wǎng)絡(luò)來控制疾病和蟲害爆發(fā)邁出的一步。研究結(jié)果發(fā)表在本周的植物方法雜志上。

“世界各地的農(nóng)民都在努力保護(hù)他們的作物免受病蟲害的侵害，”主要作者M(jìn)ichael Selvaraj說道，他與非洲生物多樣性國際的同事一起開發(fā)了該工具。“關(guān)于低收入香蕉病蟲害的數(shù)據(jù)很少，但像這樣的人工智能工具提供了改善作物監(jiān)測，快速控制和減緩工作的機(jī)會(huì)，并幫助農(nóng)民防止生產(chǎn)損失。”

共同作者包括來自Imayam農(nóng)業(yè)技術(shù)研究所(IIAT)和德克薩斯A&M大學(xué)的研究人員。

香蕉是世界上最受歡迎的水果，到2050年全球人口將達(dá)到100億，壓力越來越大，以生產(chǎn)足夠的食物。許多將繼續(xù)依賴國際貿(mào)易來確保其糧食安全。據(jù)估計(jì)，到2050年，發(fā)展中的谷物凈進(jìn)口量將從2008/09年的1.35億公噸增加到2050年的3億公斤，增加一倍以上。香蕉是許多家庭必不可少的主食，是營養(yǎng)和收入的重要來源。然而，害蟲和疾病 - 香蕉，黃瓜枯萎病，黑葉條紋(或黑色sigatoka)的黃萎病，僅舉幾例 - 威脅破壞水果。當(dāng)疾病爆發(fā)時(shí)，對(duì)小農(nóng)生計(jì)的影響可能是有害的。

在少數(shù)幾例估計(jì)鐮刀菌熱帶4種真菌的損失的情況下，尼西亞為1.21億美元，為2.533億美元，馬來西亞為1410萬美元(Aquino，Bandoles和Lim，2013)。在2013年莫桑比克北部一個(gè)種植園首次報(bào)道真菌的非洲，2015年9月，有癥狀植物的數(shù)量增加到570,000多個(gè)。

該工具內(nèi)置于一個(gè)名為Tumaini的應(yīng)用程序中 - 這意味著斯瓦希里語中的“希望” - 旨在幫助小農(nóng)香蕉種植者快速檢測疾病或害蟲并防止大范圍的爆發(fā)發(fā)生。該應(yīng)用程序旨在將他們與擴(kuò)展工作者聯(lián)系起來，以迅速阻止爆發(fā)。它還可以將數(shù)據(jù)上傳到全球系統(tǒng)以進(jìn)行大規(guī)模監(jiān)視和控制。該應(yīng)用程序的目標(biāo)是促進(jìn)強(qiáng)大且易于部署的響應(yīng)，以支持需要控制作物疾病的香蕉種植者。

“在測試應(yīng)用測試版本時(shí)獲得的整體高準(zhǔn)確率表明，Tumaini擁有成為一種非常有用的早期疾病和害蟲檢測工具所需的功能，”來自Bioversity International的Guy Blomme說。“它最終可以整合到一個(gè)完全自動(dòng)化的移動(dòng)應(yīng)用程序中，該應(yīng)用程序集成了無人機(jī)和衛(wèi)星圖像，以幫助低收入的數(shù)百萬香蕉農(nóng)民及時(shí)獲取有關(guān)作物病害的信息。”

深度學(xué)習(xí)

圖像識(shí)別技術(shù)的快速改進(jìn)使Tumaini應(yīng)用成為可能。為了建立它，研究人員上傳了20,000張圖像，描繪了各種可見的香蕉病和害蟲癥狀。有了這些信息，該應(yīng)用程序掃描部分水果，束或植物的照片，以確定疾病或害蟲的性質(zhì)。然后，它提供了解決特定疾病所需的步驟。此外，該應(yīng)用程序還記錄數(shù)據(jù)，包括地理位置，并將其提供給更大的數(shù)據(jù)庫。

現(xiàn)有的作物病害檢測模型主要關(guān)注葉子癥狀，并且只有當(dāng)圖片在普通背景上包含分離的葉子時(shí)才能準(zhǔn)確地起作用。這個(gè)應(yīng)用程序的新穎之處在于它可以檢測作物任何部分的癥狀，并且經(jīng)過培訓(xùn)，能夠讀取質(zhì)量較低的圖像，包括背景噪聲，像其他植物或葉子一樣，以最大限度地提高準(zhǔn)確性。

“這不僅僅是一個(gè)應(yīng)用程序，”塞爾瓦拉杰說。“但這是一種有助于建立直接支持農(nóng)民的早期預(yù)警系統(tǒng)的工具，可以更好地保護(hù)作物，促進(jìn)發(fā)展和決策，以解決糧食安全問題。”

該研究由國際生物多樣性聯(lián)盟和國際熱帶農(nóng)業(yè)中心(CIAT)聯(lián)盟實(shí)施，展示了AI，IoT(物聯(lián)網(wǎng))，機(jī)器人，衛(wèi)星，云計(jì)算和機(jī)器等尖端技術(shù)的潛力。學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型和幫助農(nóng)民。