傳統診斷農作物病蟲害的方法是人工目測，但這存在兩個問題：一方面，農民并不能保證根據經驗做出的判斷完全正确，另一方面，由于沒有專業人士及時到現場診斷，可能會使病情延誤或加重。現在，人工智能可能會使這一問題得到解決。
近日美國賓夕法尼亞州立大學和瑞士聯邦理工學院（epfl）的研究人員共同開發了一款軟體，能夠基于使用者提供的照片識别出農作物病害。
科學家建立了一個系統模型，并将其連接配接到一個計算機叢集來形成一個神經網絡。 随後建立了一個擁有 53000 多張健康及患病作物照片的資料庫，其中包括 14 種作物和 26 種病害。 研究人員利用深度學習的方法來“訓練”模型尋找出所有視覺資料。最終，這個系統能夠從照片中識别出作物和病害，準确率高達 99.35%。
基于圖像識别的作物病害診斷研究技術路線圖
賓夕法尼亞州立大學的教授 david hughes 表示：“到 2020 年為止全球約有 50 億人使用智能手機——而在非洲使用人數将達到 10 億左右。我們相信這種方法将能幫助農民降低農作物損失。随着移動裝置上傳感器數量和品質的不斷提高，我們認為通過智能手機來準确診斷出病害僅僅隻是時間問題。”
延伸閱讀：
<a href="http://www.leiphone.com/news/201605/tz7cfg0e6nuycdwu.html">100億人口會挨餓嗎？人工智能迎擊全球糧食問題</a>
<a href="http://www.leiphone.com/news/201610/hi1ybwse4fsfzuzr.html">國慶了 推薦你看這幾部人工智能電影</a>
<a href="http://www.leiphone.com/news/201610/kq2cd5k9fl2jrete.html">ibm收購金融公司promontory，用人工智能找出可疑交易</a>
本文作者：夏睿