Штучний інтелект задіють проти шкідливих нематод
Американські вчені збирають мега-колекцію нематод для експрес-ідентифікації небезпечних ґрунтових шкідників.
Чи знаєте ви, що паразитичні нематоди щорічно завдають 125 мільярдів доларів сільськогосподарського збитку в усьому світі? У ненаситних жителів підпілля є ефективне прикриття-через мікроскопічні розміри їх важко виявити, але вчені Університету Флориди, можливо, знайшли новий спосіб вирішення проблеми.
Вчені будуть використовувати штучний інтелект, щоб швидше і точніше ідентифікувати нематод (як руйнівних, так і корисних).
Дослідження, проведене під керівництвом Пітера Дідженнаро, доцент кафедри ентомології та нематології Університету Флориди, та Аліни Заре, професора інженерного коледжу Герберта Вертхайма та директора лабораторії машинного навчання та зондування університету, входить до числа 20 проектів, кожен з яких отримав 50 000 доларів в минулому році через Фонд каталізаторів досліджень штучного інтелекту.
«У нас вже є алгоритми штучного інтелекту, але не для цієї проблеми. Тому нам потрібно буде застосувати їх до зображень нематод», - говорить Зорі.
За словами Дідженнаро, виробникам необхідний максимально швидкий спосіб виявлення нематод, що паразитують на рослинах, в ґрунті, щоб вибрати правильний курс лікування.
Штучний інтелект допоможе з початковою діагностикою нематод, дозволяючи швидше і дешевше дізнатися, які типи нематод знаходяться на полях, і потенційно позбавити аграріїв від застосування дорогих методів управління або втрати врожаю через недіагностованих проблем з нематодами.
Колеги Дідженнаро з лабораторії аналізу нематод університету щорічно отримують близько 7000 зразків від комерційних виробників, жителів і полів для гольфу у Флориді.
Фахівці лабораторії планують переглядати кожен зразок за допомогою цифрового мікроскопа, який буде робити близько 15 000 зображень на зразок, говорить Дідженнаро.
За словами Зорі, технологія штучного інтелекту автоматизує деякі процеси, які в даний час виконуються вручну. Щоб прискорити ідентифікацію нематод, створюється алгоритм машинного навчання.
Якщо проект буде успішним, вчені також можуть повідомити, які методи управління найкраще використовувати для захисту сільськогосподарських культур. На даний момент найбільш поширені нематоциди, які зазвичай вносять в ґрунт перед посадкою врожаю. Інші способи включають вирощування культур, стійких до нематод, сівозміну та використання варіантів біологічного контролю (гриби та бактерії).
Також читайте: