PlantVillage NURU: Pest and Disease Monitoring Using Artificial Intellingence
PlantVillage NURU: Pest and Disease Monitoring Using  Artificial Intellingence
Műszaki specifikáció
Technológiai Készültségi Szint
TRL 9
Gazdaság méretének típusai
Nagy léptékű, Kis léptékű
Termesztési rendszer
Szabadföldi
Módszer típusok
Diagnosztikai és detektálási technikák, Monitoring technikák
Alkalmazási tartományok
Egyéb
Cégnév
CGIAR
Származási ország
Egyesült Államok
Contact Person
dph14@psu.edu; J.LEGG@cgiar.org
Speciális követelmények
Speciális mezőgazdasági táj szükséges
Speciális képzés szükséges

Leírás

Ez a projekt a várakozások szerint gyökeresen átalakítja a kártevők és betegségek megfigyelését a mesterséges intelligencia (AI), a fejlett érzékelőtechnológia és a crowdsourcing segítségével, amely képes összekapcsolni a globális mezőgazdasági közösséget a kisbirtokos gazdák megsegítésére. Célja, hogy három kritikus jelentőségű előrelépés kihasználásával növelje a mezőgazdasági üzemek szintjén nyújtott tanácsadás hatékonyságát:

  • A mesterséges intelligencia demokratizálása az olyan nyílt hozzáférésű platformoknak köszönhetően, mint a Google TensorFlow.
  • A technológia miniatürizálása lehetővé teszi a megfizethető telepítést.
  • Az olyan tömeges kommunikációs és pénzváltási platformok, mint az M-Pesa, kifejlesztése, amelyek lehetővé teszik, hogy a vidéki tanácsadás életképes gazdasági modellként skálázódjon, és az utolsó mérföldön a helyi nyelveken történő kézbesítést is lehetővé tegye.
További információért
Használt termények
  • Kaliforniai paprika
  • Kukorica
  • Burgonya
Lehetséges termények
  • Kaliforniai paprika
  • Kelbimbó
  • Karfiol
  • Uborka
  • Fejes káposzta
  • Póréhagyma
  • Saláta
  • Hagyma
  • Paradicsom
Alkalmazási országok
  • Many
Műszaki követelmény megjegyzés

Androidos vagy IOS-es okos telefon

Táj megjegyzés

No restrictions

Képzés megjegyzés

No comment

Költség részletei

ingyenes

Példa esetek/További információ

A csapat több mint 200 000 maniókanövény képét jegyzetelte, azonosította és osztályozta a betegségeket egy gépi tanulási modell képzése céljából.

Üzemmód

Felhő alapú