Αλγόριθμος Νοημοσύνης (AI) για την Ανίχνευση Ασθενειών των Φυτών: Η Νέα Εποχή στη Γεωργία
Η αύξηση του αριθμού των προσβολών των φυτών από ασθένειες έχει επιφέρει σοβαρές επιπτώσεις στο γεωργικό τομέα, με οικονομικά προβλήματα και μείωση της παραγωγής. Η έγκαιρη ανίχνευση των ασθενειών είναι κρίσιμη, και εδώ εισέρχεται η τεχνολογία της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) σε συνδυασμό με την υπολογιστική όραση.
Οι τεχνικές υπολογιστικής όρασης αξιοποιούνται για τον εντοπισμό ασθενειών των φυτών μέσω της ανάλυσης εικόνων φυτικού υλικού, όπως τα φύλλα, και τον εντοπισμό συμπτωμάτων ασθενειών. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει την έγκαιρη ανίχνευση ασθενειών και συμβάλλει στη διαχείριση τους πριν προκαλέσουν μεγαλύτερα προβλήματα.
Ένας καινοτόμος αλγόριθμος νοημοσύνης σμήνους για την επιλογή χαρακτηριστικών (SSAFS) αναπτύχθηκε από μια ομάδα επιστημόνων. Αυτός ο αλγόριθμος επιτρέπει την αποτελεσματική ανίχνευση φυτικών ασθενειών μέσω της εξαγωγής σημαντικών χαρακτηριστικών από τις εικόνες των φυτών.
Μέσω της εφαρμογής του SSAFS και της ανάλυσης εικόνων από τα φυτά, επιτυγχάνεται ένα “βέλτιστο χαρακτηρισμένο υποσύνολο” χαρακτηριστικών που επιτρέπει την αξιολόγηση της σοβαρότητας των ασθενειών και την ταξινόμηση των φυτών.
Η αποτελεσματικότητα του SSAFS επιβεβαιώνεται από πειραματικά δεδομένα, με τη μέθοδο να προσφέρει υψηλότερη ακρίβεια σε σύγκριση με παραδοσιακές τεχνικές.
Η εξέλιξη αυτών των τεχνικών υπόσχεται να ανοίξει νέους ορίζοντες στον τομέα της γεωργίας, με την ανάπτυξη πολυπαραγοντικών μεθόδων και την εκμετάλλευση επιπλέον δεδομένων για την ακριβή διάγνωση και διαχείριση των ασθενειών των φυτών.
Συνεχίζουμε την προσπάθεια για την ανάπτυξη νέων τεχνολογιών που θα συμβάλλουν στη βελτίωση της παραγωγικότητας και της βιωσιμότητας στη γεωργία, και η Τεχνητή Νοημοσύνη αποτελεί ένα ισχυρό εργαλείο σε αυτόν τον αγώνα.
Πηγή:
XiaoJun Xie, Fei Xia, YuFeng Wu, ShouYang Liu, Ke Yan, HuanLiang Xu, and ZhiWei Ji, (2023). “A Novel Feature Selection Strategy Based on Salp Swarm Algorithm for Plant Disease Detection.” Plant Phenomics, 6 Mar 2023, Vol 5, Article ID: 0039, DOI: 10.34133/plantphenomics.0039
