फसल रोग निदान में ए.आई

It matters because diseases destroy an estimated 20-40% of global crop yields each year.

फसल रोग निदान पत्तियों, तनों या फलों की छवियों से पौधे के स्वास्थ्य को वर्गीकृत करने के लिए कंप्यूटर दृष्टि का उपयोग करता है। एक किसान एक स्मार्टफोन के साथ एक फोटो खींचता है, और एक कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क - जिसे अक्सर हजारों लेबल वाले रोगग्रस्त और स्वस्थ पत्तियों के साथ प्लांटविलेज जैसे डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है - बीमारी की भविष्यवाणी करता है (उदाहरण के लिए, टमाटर लेट ब्लाइट, गेहूं का जंग, या कसावा मोज़ेक)। फ़ोन ऐप्स से परे, मल्टीस्पेक्ट्रल और हाइपरस्पेक्ट्रल सेंसर वाले ड्रोन और ट्रैक्टर-माउंटेड कैमरे मानव आंखों के लिए अदृश्य तनाव को पकड़ते हैं, क्योंकि रोगग्रस्त पौधे दृश्यमान लक्षण प्रकट होने से पहले निकट-अवरक्त प्रकाश को अलग तरह से प्रतिबिंबित करते हैं। एनडीवीआई जैसे वनस्पति सूचकांक इसकी मात्रा निर्धारित करते हैं। इसका उद्देश्य प्रारंभिक, स्थानीयकृत उपचार है: केवल प्रभावित क्षेत्रों में छिड़काव करने से पैसे की बचत होती है और कीटनाशकों का उपयोग कम हो जाता है। वास्तविक दुनिया की एक बड़ी बाधा यह है कि लैब-प्रशिक्षित मॉडल अक्सर विभिन्न प्रकाश व्यवस्था, पृष्ठभूमि और ओवरलैपिंग लक्षणों के साथ गंदे क्षेत्र की तस्वीरों पर ठोकर खाते हैं।