IIT(Indian Institute of Technology) Mandi의 과학자들은 감자 잎 사진을 사용하여 감자 작물의 자동 질병 감지를 위한 컴퓨터 모델을 개발했습니다.
IIT Mandi의 컴퓨팅 및 전기 공학부 부교수인 Dr. Srikant Srinivasan이 이끄는 연구는 Shimla의 Central Potato Research Institute와 공동으로 인공 지능(AI) 기술을 사용하여 잎의 병든 부분을 강조 표시합니다.
정부 생명공학부에서 자금을 지원합니다. 인도의 Dr. Srikant Srinivasan, Dr. Shyam K. Masakapalli와 연구 학자인 Mr. Joe Johnson, Ms. IIT Mandi의 Geetanjali Sharma와 Shimla의 Central Potato Research Institute의 Dr. Vijay Kumar Dua, Dr. Sanjeev Sharma, Dr. Jagdev Sharma.
감자는 세계 역사상 XNUMX세기 중반 아일랜드에서 XNUMX만 명이 넘는 사람들을 죽이고 아일랜드 언어에 대한 죽음의 종을 울린 세계 대 기근의 원인이었습니다. 이유? 감자 역병.
마름병은 감자 식물의 흔한 질병으로 잎 끝과 가장자리 근처에 고르지 않은 연녹색 병변으로 시작하여 큰 갈색에서 자줏빛을 띤 검은색 괴사 패치로 퍼져 결국 식물을 썩게 만듭니다. 발견되지 않고 확인되지 않은 채로 두면 좋은 조건에서 마름병이 일주일 이내에 전체 작물을 파괴할 수 있습니다.
스리칸트 스리니바산 박사:
"대부분의 개발도상국과 마찬가지로 인도에서는 밭을 정찰하고 감자 잎사귀를 육안으로 검사하는 훈련된 직원이 마름병의 감지 및 식별을 수동으로 수행합니다."
예상대로 이 프로세스는 물리적으로 접근할 수 없는 원예 전문가의 전문 지식이 필요하기 때문에 특히 외딴 지역의 경우 지루하고 종종 비실용적입니다.
Joe Johnson, 연구 학자, IIT Mandi:
"자동화된 질병 감지는 이와 관련하여 도움이 될 수 있으며 전국적으로 휴대전화가 광범위하게 보급되어 있는 상황에서 스마트폰은 이와 관련하여 유용한 도구가 될 수 있습니다."
스마트폰이 제공하는 고급 HD 카메라, 더 나은 컴퓨팅 성능 및 통신 수단은 시간을 절약하고 적시에 도움을 줄 수 있는 작물의 자동 질병 감지를 위한 유망한 플랫폼을 제공합니다. 구축 질병, 발병의 경우.
IIT Mandi 과학자들이 개발한 계산 도구는 감자 잎 이미지에서 마름병을 감지할 수 있습니다. 이 모델은 마스크 영역 기반 컨볼루션 신경망 아키텍처라는 AI 도구를 사용하여 구축되었으며 식물과 토양 물질의 복잡한 배경 속에서 잎의 병든 부분을 정확하게 강조 표시할 수 있습니다.
강력한 모델을 개발하기 위해 Punjab, UP 및 Himachal Pradesh 전역의 들판에서 건강하고 병든 잎 데이터를 수집했습니다. 개발된 모델이 전국적으로 이식성이 있어야 한다는 것이 중요했습니다.
스리칸트 스리니바산 박사:
"검출 성능을 분석한 결과 현장 환경의 잎 이미지에서 전체 정확도가 98%로 나타났습니다."
감자는 세계 대부분의 지역에서 주식은 아니지만 환금작물이며, 감자의 실패는 특히 한계 토지 소유 농부들에게 비참한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 농민과 국가 경제에 재정적 재앙을 예방하기 위해서는 병해충을 조기에 발견하는 것이 중요합니다.
이 성공에 따라 팀은 스마트폰에서 애플리케이션으로 호스팅할 수 있도록 모델의 크기를 수십 메가바이트로 줄이고 있습니다. 이를 통해 농부가 건강에 해로운 잎사귀를 촬영하면 응용 프로그램에서 잎이 감염되었는지 여부를 실시간으로 확인합니다.
이 시기적절한 지식을 통해 농부는 밭에 살포할 시기를 정확히 알고 농산물을 절약하고 불필요한 살균제 사용과 관련된 비용을 최소화할 수 있습니다.
스리칸트 스리니바산 박사:
"더 많은 주에 적용됨에 따라 모델이 개선되고 있습니다."
Srinivasan 박사는 감자 농부들이 무료로 사용할 수 있는 FarmerZone 앱의 일부로 배포될 것이라고 강조했습니다.
