Hindistan Teknoloji Enstitüsü (IIT) Mandi'den bilim adamları, yapraklarının fotoğraflarını kullanarak patates mahsullerinde otomatik hastalık tespiti için bir hesaplama modeli geliştirdiler.
IIT Mandi, Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği Okulu'ndan Doçent Dr. Srikant Srinivasan tarafından, Shimla Merkez Patates Araştırma Enstitüsü ile işbirliği içinde yürütülen araştırma, yaprağın hastalıklı kısımlarını vurgulamak için Yapay Zeka (AI) tekniklerini kullanıyor.
Biyoteknoloji Departmanı tarafından finanse edilen Govt. Hindistan'da, bu araştırmanın sonuçları yakın zamanda Plant Phenomics dergisinde, Dr. Srikant Srinivasan ve Dr. Shyam K. Masakapalli'nin yanı sıra araştırma alimleri Bay Joe Johnson ve Ms. IIT Mandi'den Geetanjali Sharma ve Shimla Merkez Patates Araştırma Enstitüsü'nden Dr. Vijay Kumar Dua, Dr. Sanjeev Sharma ve Dr. Jagdev Sharma.
Patates, dünya tarihinde, İrlanda'da bir milyondan fazla insanı öldüren ve İrlanda dili için ölüm çanını çalan on dokuzuncu yüzyılın ortalarındaki dünyadaki büyük kıtlığın nedeni olmuştur. Nedeni? Patates Yanıklığı.
Yanıklık, yaprağın ucuna ve kenarlarına yakın yerlerde düzensiz açık yeşil lezyonlar olarak başlayan ve daha sonra büyük kahverengi ila morumsu-siyah nekrotik lekelere yayılan ve sonunda bitkinin çürümesine yol açan patates bitkisinin yaygın bir hastalığıdır. Tespit edilmez ve kontrol edilmezse yanıklık, elverişli koşullar altında bir hafta içinde tüm mahsulü mahvedebilir.
Srikant Srinivasan:
"Hindistan'da, çoğu gelişmekte olan ülkede olduğu gibi, yanıklığın tespiti ve tanımlanması, alanı araştıran ve patates yapraklarını görsel olarak inceleyen eğitimli personel tarafından manuel olarak gerçekleştirilir."
Bu süreç, beklendiği gibi, özellikle uzak bölgeler için sıkıcı ve çoğu zaman pratik değildir, çünkü fiziksel olarak erişilebilir olmayabilecek bir bahçecilik uzmanının uzmanlığını gerektirir.
Joe Johnson, Araştırma Uzmanı, IIT Mandi:
“Otomatik hastalık tespiti bu konuda yardımcı olabilir ve cep telefonlarının ülke genelinde yaygın bir şekilde yaygınlaşması göz önüne alındığında, akıllı telefon bu konuda yararlı bir araç olabilir.”
Akıllı telefonların sunduğu gelişmiş HD kameralar, daha iyi bilgi işlem gücü ve iletişim yolları, ekinlerde otomatik hastalık tespiti için umut verici bir platform sunar; bu, zamandan tasarruf sağlayabilir ve zamanında yardımcı olabilir. yönetim hastalıkların, salgın durumlarında.
IIT Mandi bilim adamları tarafından geliştirilen hesaplama aracı, patates yaprağı görüntülerinde yanıklığı tespit edebilir. Model, maske bölgesi tabanlı evrişimli sinir ağı mimarisi adı verilen bir AI aracı kullanılarak oluşturulmuştur ve bitki ve toprak maddesinin karmaşık bir arka planının ortasında yaprağın hastalıklı kısımlarını doğru bir şekilde vurgulayabilir.
Sağlam bir model geliştirmek için Punjab, UP ve Himachal Pradesh'teki tarlalardan sağlıklı ve hastalıklı yaprak verileri toplandı. Geliştirilen modelin ülke çapında taşınabilir olması önemliydi.
Srikant Srinivasan:
"Algılama performansının analizi, tarla ortamlarındaki yaprak görüntülerinde genel olarak %98'lik bir kesinlik olduğunu gösteriyor."
Patates dünyanın çoğu bölgesinde temel gıda olmasa da, nakit bir üründür ve başarısızlığı, özellikle marjinal arazi sahibi çiftçiler için feci sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle, çiftçinin ve ülke ekonomisinin mali felaketi önlemek için yanıklığın erken tespiti önemlidir.
Bu başarının ardından ekip, bir akıllı telefonda uygulama olarak barındırılabilmesi için modeli birkaç on megabayta indiriyor. Bu sayede çiftçi sağlıksız görünen yaprağın fotoğrafını çektiğinde, uygulama gerçek zamanlı olarak yaprağın enfekte olup olmadığını doğrulayacaktır.
Bu zamanında bilgiyle, çiftçi tarlayı ne zaman ilaçlayacağını tam olarak bilecek, ürününden tasarruf edecek ve gereksiz mantar ilacı kullanımıyla ilişkili maliyetleri en aza indirecektir.
Srikant Srinivasan:
“Daha fazla durum kapsandığı için model geliştiriliyor”
Srinivasan, patates çiftçilerine ücretsiz olarak sunulacak FarmerZone uygulamasının bir parçası olarak dağıtılacağını vurguladı.
