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#Neues aus der Industrie
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Neuer mobiler App bestimmt Pflanzenkrankheiten in The Field und alarmiert ländliche Landwirte
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Forscher, die eine neue bewegliche Anwendung entwickelten, die künstliche Intelligenz verwendet, Pflanzenkrankheiten auf dem Gebiet genau zu bestimmen, haben einen Preis $100.000 gewonnen, um zu helfen, ihr Projekt zu erweitern, um Millionen der Kleinbauern über Afrika zu helfen.
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Maniokabraun-Streifenkrankheit verbreitet nach Westen über dem afrikanischen Kontinent und, zusammen mit Maniokamosaikkrankheit, bedroht die Nahrungsmittel- und Einkommenssicherheit von mehr als 30 Million Landwirten in Ost- und Zentralafrika. Ebenso wird Banane durch die pilzartigen und bakteriellen Krankheiten, einschließlich das bunchy Spitzenvirus der verheerenden Banane bedroht, während späte Trockenfäule noch Kartoffellandwirte quält.
Landwirte sind häufig nicht imstande, diese Krankheiten richtig zu identifizieren, während Forscher, Pflanzenschutz Behörden und Erweiterungsorganisationen die Daten ermangeln, um sie zu stützen.
Ein mobiler App, der helfen kann, Pflanzenkrankheiten zu bestimmen, wird in Tansania Probe gelaufen.
Um die Verbreitung dieser Krankheiten, hat ein Team im Rahmen des CGIAR-Forschungsprogramms auf Wurzeln zu stoppen, Knollen und Bananen (RTB) einen revolutionären App entwickelt um Krankheiten auf dem Gebiet genau zu bestimmen, das mit SMS-Dienstleistungen kombiniert wird um Alarme zu schicken den Tausenden der ländlichen Landwirte.
CGIAR (beratende Gruppe auf internationaler Agrarforschung) ist eine globale Forschungspartnerschaft, die der Verringerung von Armut, der Vergrößerung der Nahrung und der Nahrungssicherheit und dem Verbessern von natürlichen Ressourcen und von Ökosystemdienstleistungen eingeweiht wird.
„Smartphones werden in ländlichem Afrika,“ erklärten James Legg des internationalen Instituts der tropischen Landwirtschaft (IITA), die das Projekt mit David Hughes, außerordentlicher Professor von Entomologie und von Biologie führt, Penn State mehr und mehr üblich. „Kleinbauern oder Erweiterungsoffiziere mit einem grundlegenden Smartphone mit einer Kamera sind in der Lage, den App für freies herunterzuladen, feuern es oben ab, zeigen es auf ein Blatt mit Krankheitssymptomen und erhalten eine sofortige Diagnose. Das ist wirklich revolutionär!“
Der App auch stellt die späteste Unternehmensberatung für alle bedeutenden Krankheiten und Plagen von Wurzel-, Knollen- und Bananenernten zur Verfügung und legt den Standort der nächsten Unterstützung der landwirtschaftlichen Erweiterungsarbeit für Landwirte fest.
Die Bewilligung des Teams $100.000 ist ein Teil der CGIAR-Plattform für Big Data im Landwirtschafts-„anspornen Herausforderungs“ Programm. Der Preis wurde Sept. 21 bei Big Data in Landwirtschafts-Vereinbarung 2017 in Cali, Kolumbien angekündigt.
Obgleich der App z.Z. für Manioka entwickelt wird, erlaubt die Bewilligung Forschern, das Werkzeug für Gebrauch mit anderen Wurzel-, Knollen- und Bananenernten zu erweitern, die kritische Quellen der Nahrungsmittel-, Nahrungs- und Einkommenssicherheit für Millionen sind.
„Dieser Preis ist formend. Er erlaubt uns, über mehrfache Standorte in Afrika zu erweitern und mehrfache Ernten, die für Ernährungssicherung auf dem Kontinent kritisch sind,“ sagte Penn State Hughes, der Verabredungen im College von Agrarwissenschaften und im Eberly-College der Wissenschaft hat. „Wir können bis zum 100mal verstärken, was wir haben erzielt bis jetzt.“
Sorgfältige praktische Arbeit unter Verwendung der Kameras, der Spektrofotometer und der Brummen an den RTB-Manioka-Feldstandorten in Küsten- Tansania und auf Bauernhöfen in West-Kenia erzeugte mehr als 200.000 Bilder von kranken Ernten, um Algorithmen der künstlichen Intelligenz (AI) auszubilden.
Unter Verwendung vieler dieser Bilder, entwickelten Hughes, Legg und Mitarbeiter einen AI-Algorithmus, der fünf Maniokakrankheiten automatisch klassifizieren kann, und indem es mit Google zusammenarbeitete, war das Team, den Smartphone App mit TensorFlow zu entwickeln. Er wird z.Z. in Tansania Probe gelaufen.
Penn State auch hat ein bewegliches Spektrofotometer durch einen Start entwickelt, der CROPTIX genannt wird. Frühe Ergebnisse schlagen vor, dass es verschiedene Virenkrankheiten auf dem Gebiet genau bestimmen kann, selbst wenn die Anlage gesund schaut.
„Der App setzt AI in der Realzeit ein, so, das der Landwirt ein aktiver Teilnehmer an Krankheitsdiagnose sein kann und das Erntegesundheitsmanagement, führend zu mehr Erträge für Kleinbauerlandwirte,“ sagte Hughes. „Sie ist auch revolutionär, weil unsere künstliche Intelligenz auf der besten menschlichen Intelligenz der Welt auf afrikanischen Ernten basiert — die Forschungswissenschaftler an CGIAR und an RTB.“
Die Forscher haben Verknüpfungen mit der Vodafone-Landwirtschaft SMS-Plattform nannten DigiFarm entwickelt, das sie digitale Diagnosen mit umfangreichen ländlichen Versenden von SMS-Nachrichten-Dienstleistungen verbinden lässt.
Das Team liefert Landwirt-hergestellte SMS-Alarme auf Pflanzenkrankheiten und Plagen an 350.000 Kenyan Landwirte bis Juli 2018.
Das Projekt wird durch ein globales Netzwerk von Wissenschaftlern von IITA, von Penn State, von internationalen Mitte für die tropische Landwirtschaft (bekannt als CIAT), von internationalen Kartoffel-Mitte (CIP) durchgeführt, und internationalem Bioversity, von als Teil des CGIAR-Forschungsprogramms auf Wurzeln, Knollen und Bananen.