Umelá inteligencia môže čoskoro spolupracovať s ľuďmi na pestovaní dokonalých jahôd.
Výskumníci z Western University vyvinuli systém umelej inteligencie, ktorý sľubuje revolúciu v tom, ako pestujeme jedno z najobľúbenejších druhov ovocia na svete, s potenciálnymi dominovými efektmi v celom poľnohospodárskom sektore.
A nie, toto s tým nesúvisí OpenAImodel o1predtým s kódovým názvom „Projekt Strawberry“.
The štúdiumpublikovaná v časopise Foods, predstavuje pozoruhodný skok vpred v poľnohospodárskej technológii.
Pomocou pokročilých techník strojového učenia vytvoril tím systém schopný odhaliť zrelosť jahôd a choroby s takmer 99% presnosťou – a to všetko prostredníctvom jednoduchého kamerového monitorovania.
„Chceli sme zmenšiť veľkosť týchto modelov AI, aby to bolo uskutočniteľné pre farmárov a lokalizovanú výrobu,“ povedal Joshua Pearce, predseda John M. Thompson pre informačné technológie a inovácie na Western Engineering a Ivey Business School.
„Nechceli sme len zvýšiť presnosť, ktorá je nad 98 %, ale aj zmenšiť veľkosť modelov.“
To, čo odlišuje tento výskum, je jeho zameranie na dostupnosť. Na rozdiel od mnohých high-tech poľnohospodárskych riešení, ktoré sa starajú o veľké prevádzky, Pearce a jeho kolegyňa Soodeh Nikan navrhli svoj systém s ohľadom na malé a stredné farmy.
Metodológia tímu kombinovala inovatívne techniky AI s praktickými poľnohospodárskymi znalosťami:
- Začali zhromažďovaním rôznych súborov obrázkov jahôd vrátane zdravých plodov a plodov postihnutých rôznymi chorobami.
- Tieto obrázky boli potom spracované a rozšírené, aby sa vytvoril robustný tréningový súbor údajov.
- Výskumníci doladili tri rôzne modely AI – Vision Transformer, MobileNetV2 a ResNet18 – z ktorých každý prináša do úlohy jedinečné silné stránky.
- Aby sa zabezpečilo, že AI zvládne variabilitu v reálnom svete, začlenili techniky, ako je váženie triedy a syntetické generovanie obrazu.
- Najdôležitejšie je, že do modelov integrovali „mechanizmy pozornosti“, čo umožnilo AI zamerať sa na najdôležitejšie časti každého obrázka.
Systém vyniká v dvoch základných úlohách:
- Detekcia zrelosti: Dokáže presne klasifikovať jahody ako zrelé alebo nezrelé, čo pomáha farmárom optimalizovať načasovanie zberu.
- Identifikácia chorobyAI dokáže odhaliť a identifikovať sedem rôznych typov chorôb jahôd: hranatú škvrnitosť listov, antraknózovú hnilobu plodov, hnilobu kvetov, pleseň sivú, škvrnitosť listov, plody múčnatky a listy múčnatke.
Výsledky hovoria samé za seba. S mierou presnosti pohybujúcou sa okolo 98% systém výrazne prekonáva predchádzajúce pokusy o automatizované monitorovanie jahôd.
Dôsledky tohto výskumu však ďaleko presahujú len zlepšenie výnosov jahôd.
Obzvlášť významný je potenciál na zníženie potravinového odpadu. Podľa Organizácie Spojených národov pre výživu a poľnohospodárstvo približne 14 % vyprodukovaných potravín sa stratí medzi zberom a maloobchodom.
Technológie ako tento systém AI by mohli pomôcť vyriešiť tento problém optimalizáciou načasovania zberu a znížením strát spôsobených chorobami alebo prezretosťou.
„Znižovanie množstva odpadu a nákladov na potraviny je v dnešnej dobe samozrejme veľkým problémom. Ako každý, aj ja som vždy prekvapený, keď idem do potravín a vidím cenu čerstvého ovocia a zeleniny,“ povedal Nikan.
„Pri výbere projektov zvyčajne hľadám niečo, čo je dôležité pre bezpečnosť alebo spoločenskú potrebu. S mojimi skúsenosťami v iných aplikáciách som využil príležitosť uplatniť svoje znalosti a odborné znalosti na potravinovú bezpečnosť.“
Pri pohľade do budúcnosti tím už plánuje otestovať svoj systém vo vonkajšom prostredí, prípadne pomocou dronov na širšie monitorovanie v teréne.
Skúmajú tiež použitie syntetických obrázkov generovaných AI na ďalšie zníženie požiadaviek na údaje pre efektívne modely tréningu.
„Na rozdiel od fotografovania miliónov jahôd, čo je málo efektívny a nákladný prístup, používame syntetické obrázky a softvér s otvoreným zdrojovým kódom, aby sme sami vytvorili milióny obrázkov s relatívne nízkym výkonom počítača, čo nám teraz umožňuje určiť veľmi podrobné pozorovania o zrelosti a chorobách pre veľmi špecifické rastliny,“ povedal Nikan.
Pearce dodal: „Softvér je úplne zadarmo a s otvoreným zdrojom a farmári akéhokoľvek typu si ho môžu bezplatne stiahnuť a potom prispôsobiť svojim potrebám. Možno uprednostnia, ak im systém AI pošle e-mail alebo ping na telefón, keď zistia chorobu, alebo dokonca prepošle obrázok konkrétnej rastliny, ktorá je pripravená na zber. Softvér je široko otvorený, aby ste si ho mohli prispôsobiť.“
