人工知能が線虫を通知するのにどのように役立つか

研究者は、人工知能を使用して、線虫（破壊的な種類であり有益なもの）をより迅速かつ正確に特定しようとします。

寄生線虫が毎年世界中で125億ドルの農業被害を引き起こしていることをご存知ですか？ 食欲が旺盛な地下居住者は効果的なカバーを持っていますが、フロリダ大学の科学者たちはこの問題に光を当てる新しい方法を見つけたかもしれません。

主導による研究 ピーターディジェナーロ、昆虫学およびネマトロジーのUF / IFAS助教授、および アリナ・ザーレハーバート・ヴェルトハイム工科大学の教授であり、フロリダ大学の機械学習およびセンシングラボのディレクターであるは、フロリダ大学の人工知能研究触媒基金を通じて毎年20万ドルを獲得する50,000のプロジェクトのXNUMXつです。

「AIアルゴリズムはすでに開発されていますが、この問題については開発されていません」とZare氏は言います。 「それらを線虫の画像に適用し、この問題のアルゴリズムをさらに開発して検証する必要があります。」

DiGennaro氏によると、栽培者は、土壌中の植物寄生性線虫をすばやく特定して、処理方針を決定する必要があります。 人工知能は、線虫のこの初期診断に役立つ可能性があり、フィールドにある線虫の種類をより迅速かつ安価に知ることができ、生産者が費用のかかる管理方法を使用したり、診断されていない線虫の問題で作物を失うことを防ぐことができます。

でのDiGennaroの同僚 UF / IFAS線虫アッセイラボ フロリダの商業生産者、居住者、ゴルフコースから毎年約7,000のサンプルを受け取ります。 ラボの専門家は、各サンプルをデジタル顕微鏡で観察することを計画しています。デジタル顕微鏡は、サンプルごとに約15,000枚の画像をキャプチャします。

AIテクノロジーには、現在手動​​で行われているプロセスの一部を自動化する力があります、とZare氏は言います。 線虫の識別プロセスを高速化するために、DiGennaroとZareは機械学習アルゴリズムを作成します。

プロジェクトが成功した場合、科学者は、作物を保護するためにどの管理手法を使用するのが最も適しているかを栽培者に伝えることもできます。

現在、栽培者は線虫を制御するためにいくつかの方法を使用しています。 最も普及しているのは殺線虫剤であり、殺線虫剤は通常、作物を植える前に土壌に入れます。 他の技術には、線虫に抵抗する作物の栽培、輪作、および使用が含まれます 生物的防除 線虫を食べるための菌類やバクテリアのようなオプション。

/科学と教育/