Artificial intelligence could help farmers diagnose crop diseases

Artificial intelligence could help farmers diagnose crop diseases
14:34 7 Oktyabr 2016
Ölkə mətbuatı
A- A+

Crop diseases, which threaten the world’s food security, can be fought with the help of artificial intelligence systems. Scientists from EPFL and Penn State University have trained a deep-learning neural network that can accurately diagnose crop diseases by “seeing” and analyzing normal photographs of individual plants. The algorithm, which is part of the “PlantVillage” project, represents the first successful proof of concept for disease diagnosis through smartphone photos, and will be used to build an app for farmers. The work has been published in Frontiers in Plant Science.
 
The unprecedented growth of the world’s population means food shortage and ecosystem pressure will become global problems in the coming decades. PlantVillage, a project that employs algorithms to train computers to diagnose crop disease, is the brainchild of Marcel Salathé at EPFL and David Hughes at Penn State. The algorithm development itself is led by computer scientist Sharada P. Mohanty, a PhD student in Salathé’s Laboratory of Digital Epidemiology.
 
The project benefits from the progress that has been made in the field of “deep learning” in recent years. Deep learning is a type of machine learning that uses algorithms to find patterns in big sets of data – in this case, over 50,000 digital photographs of diseased plants, made openly available by PlantVillage. Through a computational neural network, the system processes the photographs through multiple layers of artificial neurons, and so gradually “learns” to identify different diseases with high degrees of certainty.
 
The goal is to put the tool in the hands of farmers, agriculturists, and everyday gardeners in the form of a smartphone app. “People will be able to snap a photograph of their sick plant with the app and get a diagnosis within seconds,” says Salathé.
 
To enable anyone in the world to develop such algorithms, the scientists made their database of over 50,000 photographs openly available in 2015. The current paper demonstrates their deep-learning algorithm at work: The researchers assigned every one of 54,306 photographs of diseased and healthy plant leaves to one of 38 classes of crop-disease pairs (e.g. Tomato plant-Tomato Early Blight, Apple tree – Apple scab etc).
 
They then trained their “deep convolutional neural network” to identify plants and diseases (or lack thereof for healthy plants), and they measured how accurately it could assign each image to the correct class. In total, working with 14 crop species and 26 different plant diseases, the system could identify diseases on images it had never seen before with an accuracy of 99.35%.
 
Building the algorithm and training the model require significant computing power and time, but once trained, the classification task itself is very fast, and the resulting code is small enough to be easily installed on a smartphone. "This presents a clear path towards smartphone-assisted crop-disease diagnosis on a massive global scale,” says lead author Sharada Mohanty.
 
However, these photographs were taken under controlled conditions of lighting, color etc, which don’t always correspond to a snapshot taken in a field. To address this, the team is now expanding their database of images to about 150,000 in order to improve the system’s ability to identify diseases. In addition, they are planning to also expand the amount of data that the network will use to make accurate diagnoses.
 
“At this point, we’re relying on a photograph taken by a user in a field under natural conditions,” explains Salathé. “But in the future, we would like to also bring in time, location, epidemiological trends, weather conditions and other signals to bear upon the network, which would vastly improve its abilities.” Although this system aims to supplement rather than replace existing diagnostic methods, the fact that there will be over 5 billion smartphones around the world by 2020 will be a tremendous advantage.
 
“We do believe that the approach represents a viable additional method to help prevent yield loss," says David Hughes. "With the ever-improving number and quality of sensors on mobile devices, we consider it likely that highly accurate diagnoses via the smartphone are only a question of time."


RƏYLƏR

BU KATEQORİYADAN DİGƏR XƏBƏRLƏR

Ölkə mətbuatında bugün »

Qrup şəklində kredit götürdülər - birinin borcunu digəri ödəməli oldu - VİDEO

28 İyul 2017 22:42

23 yaşlı oğlanı elektrik cərəyanı vuraraq öldürüb

28 İyul 2017 22:42

Cennifer Lopezlə sevgilisinin ad günü əyləncəsi davam edir - FOTO

28 İyul 2017 22:42

Acun Yıldız Tilbe ilə bağlı qərarını verdi

28 İyul 2017 22:37

Bakıda qanunsuz zibilxana: Ərazidə antisanitar vəziyyət hökm sürür - VİDEO

28 İyul 2017 22:37

Türkiyədə PKK ilə əlaqədə şübhəli bilinən yeddi jurnalist həbsdən azad edilib

28 İyul 2017 22:37

Yadplanetlilərlə bağlı İNANILMAZ TAPINTI... - FOTO

28 İyul 2017 22:32

Quru dəri, qəbizlik, yorğunluğun İNANILMAZ SƏBƏBİ

28 İyul 2017 22:32

Tovuzda 43 yaşlı kişini ilan sancıb

28 İyul 2017 22:32

Masallıda qəza: sürücü öldü

28 İyul 2017 22:28

Britni Spirsdən idman dərsi - FOTO

28 İyul 2017 22:27

Ürəyi, gözü, yaddaşı qoruyur... - QARĞIDALININ İNANILMAZ FAYDALARI

28 İyul 2017 22:22

Naxçıvanın daxili işlər naziri vəzifəsindən azad edildi

28 İyul 2017 22:18

Qarpız və yemişi yeməkdən dərhal sonra yeməyin!

28 İyul 2017 22:12

Dağıstanlı futbolçu Avrokubokların tarixinə düşdü

28 İyul 2017 22:12

Hindistanda sərnişin qatarları günəş batareyaları ilə işləyəcək

28 İyul 2017 22:05

Bir kişi gündə 7 stəkandan çox çay içirsə... - TƏHLÜKƏ

28 İyul 2017 22:05

Türkiyəyə gedənlərin nəzərinə: Baqajla bağlı YENİLİK

28 İyul 2017 21:58

"Bədənimlə qürur duyuram" - FOTO

28 İyul 2017 21:57

Göygöldə "Opel" yandı

28 İyul 2017 21:55

Avtomobil dərəyə aşıb, sürücü ölüb

28 İyul 2017 21:52

"Mercedes" dərəyə aşdı, sürücü öldü

28 İyul 2017 21:44

Türkiyəyə gedənlərin nəzərinə

28 İyul 2017 21:42

Azərbaycanda xəstələri daşıyan maşın QƏZAYA UĞRADI - VİDEO

28 İyul 2017 21:42

Səyahət üçün dünyanın ən yaxşı 10 adası - FOTOLAR

28 İyul 2017 21:38

"Jara-2017"nin ikinci günü: hərarət artır - FOTO

28 İyul 2017 21:37

"Qabırğalarımı çıxartdırmışam, sizi aldatmış olmayım" - FOTO

28 İyul 2017 21:32

Bakıda kişi dənizdə batdı

28 İyul 2017 21:29

Bu kanaldan su yox, kanalizasiya axır - VİDEO

28 İyul 2017 21:27

Azərbaycanda tapılan qeyri-adi məxluq dünyanı şoka saldı - VİDEO

28 İyul 2017 21:22

Fransalı jurnalistlər Mətbuat Şurasında olublar

28 İyul 2017 21:21

“Neftçi”nin futbolçusu Venesuelada oynayacaq

28 İyul 2017 21:18

Əfsanəvi Sovet kəşfiyyatçı-jurnalisti: "Mən Bakıya vurğunam" - FOTO

28 İyul 2017 21:17

"SOCAR Polymer"də gələn il iki istehsal xəttinin istismara verilməsi nəzərdə tutulur - FOTO

28 İyul 2017 21:12

"Ögey ana" filmindəki illərdir gizli qalan SİRR açıldı - VİDEO - FOTO

28 İyul 2017 21:12

“Barselona”nın məşqində qalmaqal

28 İyul 2017 21:12

Helsinkidə maşın piyadaları vurdu: ölən və yaralananlar var

28 İyul 2017 21:09

Ayan qızı ilə dincəlir - FOTO

28 İyul 2017 21:05

İsmayıllıda polislər turisti itlərin hücumundan xilas edib

28 İyul 2017 21:02

Şəkidə meşələrdə yanğın təhlükəsizliyinin qorunması mövzusunda seminar-müşavirə keçirilib

28 İyul 2017 21:02

Dubay taksiləri "ağıllı" sayğaclarla təchiz edilir

28 İyul 2017 20:57

London faciəsi Helsinkidə təkrarlandı - Ölən var

28 İyul 2017 20:53

Tanınmış model 3 fərqli obrazda klip çəkdirdi - VİDEO

28 İyul 2017 20:52

İstanbulda Bosfor boğazının altından 3 mərtəbəli tunel tikiləcək

28 İyul 2017 20:47

Yeniyetmələrin Avropa Olimpiya Festivalında velosiped yarışları başa çatıb

28 İyul 2017 20:42

Polşalı turist: "Azərbaycan polisinin şücaəti və operativliyi məni valeh edib"

28 İyul 2017 20:42

Gigi Hadid yenə stili ilə seçildi - FOTO

28 İyul 2017 20:42

VİDEO: Azərbaycan efirində görünməmiş hadisə

28 İyul 2017 20:40

“Barama” İnnovasiya və Sahibkarlıq Mərkəzin “Blockchain”lə bağlı tədbir keçirilib

28 İyul 2017 20:32

"Bu, məşhurlaşmağıma mane olur" - "Günəşim ol"un Nərgizi

28 İyul 2017 20:32