Znanstveniki z Indijskega tehnološkega inštituta (IIT) Mandi so razvili računski model za avtomatizirano odkrivanje bolezni pri posevkih krompirja s pomočjo fotografij njegovih listov.
Raziskava, ki jo je vodil dr. Srikant Srinivasan, izredni profesor na Fakulteti za računalništvo in elektrotehniko IIT Mandi, v sodelovanju z Centralnim inštitutom za krompir v Šimli uporablja tehnike umetne inteligence (AI) za poudarjanje obolelih delov listov.
Financira Oddelek za biotehnologijo, vlada. iz Indije, so bili rezultati te raziskave nedavno objavljeni v reviji Plant Phenomics, v prispevku, ki sta ga soavtorja dr. Srikant Srinivasan in dr. Shyam K. Masakapalli skupaj z raziskovalnimi znanstveniki, g. Geetanjali Sharma iz IIT Mandi in dr. Vijay Kumar Dua, dr. Sanjeev Sharma in dr. Jagdev Sharma iz Centralnega raziskovalnega inštituta za krompir v Šimli.
Krompir je bil v zgodovini sveta vzrok velike svetovne lakote sredi devetnajstega stoletja, ki je na Irskem pobila več kot milijon ljudi in za irski jezik pozvonila. Razlog? Krompirjeva gniloba.
Okužba je pogosta bolezen rastline krompirja, ki se začne kot neenakomerne svetlo zelene lezije v bližini vrha in robov lista, nato pa se razširi v velike rjave do vijolično-črne nekrotične lise, ki sčasoma vodijo do gnitja rastline. Če ga ne odkrijete in ne preverite, lahko ožig v ugodnih pogojih v enem tednu uniči celoten pridelek.
Dr. Srikant Srinivasan:
"V Indiji, tako kot v večini držav v razvoju, odkrivanje in identifikacijo gnilobe izvaja ročno usposobljeno osebje, ki preiskuje polje in vizualno pregleda listje krompirja."
Ta proces je po pričakovanjih dolgočasen in pogosto nepraktičen, zlasti za oddaljena območja, saj zahteva strokovno znanje vrtnarja, ki morda ni fizično dostopen.
Joe Johnson, znanstveni raziskovalec, IIT Mandi:
"Samodejno odkrivanje bolezni lahko v tem pogledu pomaga, glede na obsežno širjenje mobilnih telefonov po vsej državi pa bi bil pametni telefon lahko koristno orodje v zvezi s tem."
Napredne kamere HD, boljša računalniška moč in komunikacijske možnosti, ki jih ponujajo pametni telefoni, ponujajo obetavno platformo za avtomatizirano odkrivanje bolezni v pridelkih, kar lahko prihrani čas in pravočasno pomaga upravljanje bolezni, v primerih izbruhov.
Računalniško orodje, ki so ga razvili znanstveniki IIT Mandi, lahko zazna podobo na slikah krompirjevih listov. Model je zgrajen z orodjem AI, imenovanim zgradba konvolucijske nevronske mreže, ki temelji na maski, in lahko natančno poudari obolele dele lista med kompleksnim ozadjem rastlinskih in talnih snovi.
Za razvoj robustnega modela smo zbrali podatke o zdravih in obolelih listih s polj po Punjabu, UP in Himachal Pradesh. Pomembno je bilo, da ima razviti model prenosljivost po vsej državi.
Dr. Srikant Srinivasan:
"Analiza odkrivanja kaže na splošno 98 -odstotno natančnost slik listov v terenskih okoljih."
Čeprav krompir v večini regij sveta ni osnovno živilo, je gotovinski pridelek, njegova pomanjkljivost pa ima lahko katastrofalne posledice, zlasti za kmete z obrobnim posestvom. Tako je zgodnje odkrivanje ožilja pomembno za preprečevanje finančne katastrofe za kmeta in gospodarstvo države.
Po tem uspehu ekipa meri model na nekaj deset megabajtov, tako da ga lahko kot aplikacijo gosti na pametnem telefonu. Ko bo kmet fotografiral list, ki se zdi nezdrav, bo aplikacija v realnem času potrdila, ali je list okužen ali ne.
S tem pravočasnim znanjem bi kmet natančno vedel, kdaj naj poškropi polje, prihranil bo pridelek in zmanjšal stroške, povezane z nepotrebno uporabo fungicidov.
Dr. Srikant Srinivasan:
"Model se izboljšuje, saj je zajetih več držav"
Srinivasan je poudaril, da bo uveden kot del aplikacije FarmerZone, ki bo kmetovalcem krompirja na voljo brezplačno.