Дата:07/10/16
Развитие сельского хозяйства в развивающихся странах затруднено отсутствием современных технологий, которые позволяли бы своевременно определять болезни растений и помогали бы в борьбе с ними. Именно поэтому ученые из Университета штата Пенсильвания совместно с сотрудниками Швейцарского федерального технологического института в настоящее время занимаются созданием программного обеспечения, которое позволило бы без проблем идентифицировать заболевания сельскохозяйственных культур с помощью предоставленных пользователями фотографий.
Ученые построили модель системы, связывая множество компьютеров в нейронную сеть. Затем они начали обучать систему с помощью базы данных, состоящей из более чем 53 000 фотографий, на которых были запечатлены больные и здоровые растения. Стоит отметить, что база данных включала в себя 14 типов основных сельскохозяйственных культур и 26 наиболее распространенных заболеваний.
Используя технологию машинного обучения, исследователи тренировали систему для поиска соответствий между растениями и заболеваниями. В результате разработчикам удалось научить ее идентифицировать болезни растений по фотографиям с точностью 99,35 процента.
Несмотря на то, что для обучения системы требовались большие вычислительные мощности, готовое программное обеспечение может уместиться в простом приложении для смартфонов, сообщает Naked Science.
Искусственный интеллект позволит диагностировать болезни растений по фотографиям
Исследователи из Университета штата Пенсильвания разрабатывают нейронную сеть, которая поможет фермерам выявлять заболевания растений по фотографиям.Развитие сельского хозяйства в развивающихся странах затруднено отсутствием современных технологий, которые позволяли бы своевременно определять болезни растений и помогали бы в борьбе с ними. Именно поэтому ученые из Университета штата Пенсильвания совместно с сотрудниками Швейцарского федерального технологического института в настоящее время занимаются созданием программного обеспечения, которое позволило бы без проблем идентифицировать заболевания сельскохозяйственных культур с помощью предоставленных пользователями фотографий.
Ученые построили модель системы, связывая множество компьютеров в нейронную сеть. Затем они начали обучать систему с помощью базы данных, состоящей из более чем 53 000 фотографий, на которых были запечатлены больные и здоровые растения. Стоит отметить, что база данных включала в себя 14 типов основных сельскохозяйственных культур и 26 наиболее распространенных заболеваний.
Используя технологию машинного обучения, исследователи тренировали систему для поиска соответствий между растениями и заболеваниями. В результате разработчикам удалось научить ее идентифицировать болезни растений по фотографиям с точностью 99,35 процента.
Несмотря на то, что для обучения системы требовались большие вычислительные мощности, готовое программное обеспечение может уместиться в простом приложении для смартфонов, сообщает Naked Science.
Просмотры: 421
При использовании ссылка на ictnews.az обязательнаПохожие новости
- Возросший интерес к iPad снизил поставки персональных компьютеров
- Число сотовых абонентов в Китае превысило 900 миллионов
- Российский рынок связи может заработать дополнительно $3 млрд
- Папа Римский станет редактором на новом новостном портале
- Лютфи Заде поблагодарил Президента Ильхама Алиева
- Британское правительство берет на работу эксперта по открытому коду
- Apple приближается к юридической победе в споре с тайваньской HTC
- 22 июля - День национальной прессы Азербайджана
- Xalq Bank начал выпуск Visa Internet Card
- В США забастовали 45 тыс. сотрудников оператора Verizon
- Известный ИТ-бизнесмен погиб в автокатастрофе
- Министерство транспорта Азербайджана планирует применить единую систему оплаты в общественном транспорте
- С начала года к азербайджанской образовательной сети подключены около 100 школ
- ГКВИ объявил набор IT консультантов для регистрации недвижимости и кадастра
- В Азербайджане продлены лицензии двух телерадиоструктур