西班牙使用人工智慧檢測園藝作物中的病蟲害
2022/09/02 @國際
摘要
西班牙研究人員開發了一種新的應用程式，名為Doctor X Nabat，可以更早檢測園藝作物中的病蟲害，由西班牙巴塞隆納大學（UB）、西班牙萊里達大學附屬 CERCA 中心（Agrotecnio）與位於杜拜的ICBA共同合作開發。Doctor X Nabat為農民提供一種早期發現問題的方法以防止損失，目前為英文版，即將推出法文版及阿拉伯文版，並以Android系統提供農民和農業專家在線上使用，網址為https://doctorxub.com/。
示意圖
西班牙研究人員開發了一種新的應用程式，名為Doctor X Nabat，比以往可以更早檢測園藝作物中的病蟲害。該應用程式開發後，以Android系統提供農民和農業專家在線上使用，網址為https://doctorxub.com/。
使用Doctor X Nabat應用程式的用戶，以 ODK collet 來收集上傳的照片（註：ODK是一個數據收集平台，使用戶能夠離線填寫表格並在連線時將表格數據發送到伺服器，在伺服器上數據可以被查看、下載和操作），系統確定植物受到的影響程度，根據需要的處理提供有效的處理方法。Doctor X Nabat應用程式已在埃及、突尼斯和阿拉伯聯合酋長國的作物中進行了測試，包括番茄、胡椒和黃瓜作物，目前正在研究開發用於地中海地區的其他作物。
根據聯合國糧食及農業組織 (FAO) 的數據，由於疾病和害蟲等生物脅迫造成的作物損失每年在 20% 到 40% 之間波動。此外，非生物脅迫會對作物造成損害，例如乾旱、鹽分或營養缺乏，這些損害破壞了農村生活方式、國民經濟和食品安全。
Doctor X Nabat應用程式是一個為期 2 年的聯合研發成果，為農民提供一種早期發現問題的方法以防止損失，並減少在不需要殺蟲劑時使用殺蟲劑的必要性。Plant Phenomics研究小組首席研究員，西班牙巴塞隆納大學（UB）生物學院進化生物學、生態學和環境科學系的教授Josep Lluís Araus認為：「人工智能為農業提供了許多可能性，其中之一就是建立這樣的應用程式，我們向農民提供這些應用程式，以幫助他們應對損失。」
該系統使用深度學習技術來提高應用程式的速度和效率。Plant Phenomics研究小組成員 Shawn Carlisle Kefauver 認為，深度學習使我們能夠加速應用程式的運行，以便農民在上傳疾病圖像後收到迅速的回應，過程只需要十秒鐘。
所使用的演算法依據 25,000 多張不同疾病、壓力和營養缺乏的照片。使用 Doctor X Nabat 時，用戶會拍攝受影響植物的照片並將照片上傳到應用程式，應用程序會做出精確的診斷，指示顯示疾病或害蟲的概率百分比以及如何對其進行治療，提供歐盟標準認可的植物檢疫處理解決方案。Doctor X Nabat應用程式目前為英文版，正在開發的新版本包括法文和阿拉伯文，其中阿拉伯文版本現在仍處於測試中。為了在地中海地區和發展中國家分享有關該應用程式的訊息， UB、Agrotecnio 和 ICBA 的研究團隊於2022 年將針對農民組織辦理相關的培訓活動。
Doctor X Nabat應用程式由Plant Phenomics 研究小組的成員共同開發，成員來自西班牙巴塞隆納大學（UB）、西班牙萊里達大學附屬 CERCA 中心（Agrotecnio）與位於杜拜的International Centre for Biosaline Agriculture（阿拉伯聯合大公國，ICBA）。【延伸閱讀】- 在人工智慧發展下的農業變革
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