在Michael Selvaraj的率领下，非洲生物多样性国际研究人员近日开发出了一种全新的人工智能利用法式--Tumaini，它可以搀扶帮助蕉农识别和匹敌病虫害的发作。据悉那款APP适用于大大都智妙手机，并且撑持离线利用，均匀胜利率高达90%。
香蕉是世界上最重要的做物之一，每年收获量超越1.13亿吨。热带地域有数百万人依靠那种往皮的生果做为日常饮食的重要部门，此外做为次要的农产物每年出口量到达了2000万吨。然而十分不幸的是，只要少数品种的香蕉被普遍种植，并且因为香蕉没有果籽，根本上都是从统一植株克隆而来，因而对疾病的对抗力极低，十分随便收到害虫和疾病的损害。
那就意味着香蕉十分随便遭到各类疾病损害，包罗巴拿马病/香蕉黄叶病(Panama disease)、4号热带菌系(Tropical Race 4)，香蕉叶斑病(Black sigatoka)、香蕉束顶病毒(Banana bunchy top virus)、蕉细菌性枯萎病(Banana bacterial wilt)、单胞菌枯萎病(xanthomonas wilt)、尖孢鐮刀菌枯萎病(fusarium wilt)和香蕉黑条叶斑病(black leaf streak)。
为领会决那些问题，Bioversity International团队操纵了在偏僻地域越来越多地利用智妙手机收集来造造名为Tumaini的AI利用法式，那个单词在斯瓦希里语中代表着“期看”。它能够安拆在手机或者其他挪动设备中，从而让蕉农及时发现和掌握香蕉虫害和疾病发作。
Selvaraj表达：“全球的农人都在勤奋庇护他们的做物免受病虫害的损害。目前在低收进国度的香蕉病虫害数据很少，但通过如许的人工智能极大的改进了做物监测，快速掌握和减缓工做，并搀扶帮助农人削减消费缺失。”
据该团队称，Tumaini利用法式基于比来图像识别手艺和深度进修的改进。它利用20,000上传的香蕉病虫害图像来进修若何识别传染或侵染的特定迹象，以及摘取哪些办法来处理问题。在如许做时，它会笔录诊断图像中的数据，包罗其天文位置，以增长和优化数据库。
到目前为行，Tumaini正处于测试阶段，在哥伦比亚，刚果民主共和国，印度，贝宁，中国和乌干达停止了测试，其胜利率到达了90%。Selvaraj表达：“那不单单是一个利用法式，而是一种有助于成立间接撑持农人的早期预警系统的东西，能够更好地庇护做物，促进开展和决策，以处理粮食平安问题。”