Florida Üniversitesi'nden bitki dedektifleri ve mühendisler, yaz kabağı üreten yetiştiricilerin hastalığı kontrol altında tutabilmesi amacıyla bir hastalığı erken bulmak için yapay zekayı kullanıyor. Erken teşhis, çiftçilere daha iyi mahsul elde etme şansı verir.
Yaz ve kış kabağı eyalet genelinde, özellikle güneydoğu ve güneybatı Florida'da ticari olarak yetiştirilmektedir. USDA Ulusal Tarım İstatistikleri Servisi'ne göre, Florida yetiştiricileri 2019 yılında 7,700 milyon dolarlık üretim değerine sahip 35.4 dönüm kabak hasadı yaptı. Ancak dünya çapında yaygın olan külleme hastalığı verimi düşürebilir.
UF/IFAS ziraat ve biyoloji mühendisliği yardımcı doçenti ve ortak yazarı Yiannis Ampatzidis, "Küllemenin bulaşması için ideal ortam nemli hava, yüksek yoğunluklu ekim ve gölgedir" dedi. Biosystems Engineering dergisinde yayınlanan, küllemenin erken tespiti üzerine yeni bir çalışma.
Çalışma için UF/IFAS araştırmacıları, UF/IFAS Güneybatı Florida Araştırma ve Eğitim Merkezi'nin tarlalarında ve laboratuvarlarında yaz kabaklarındaki külleme ilişkin spektral verileri toplamak için dronlara bağlı bir algılama sistemi kullandı.
Ampatzidis, UF/IFAS araştırmacılarının küllemeyi tespit etmek için görsel semptomlara dayanmayan teknolojiyi kullandığını söyledi. İnsan gözü elektromanyetik spektrumun yalnızca ışık kısmını görebilir. Bu teknoloji daha fazlasını “görebilir”. Bu nedenle araştırmacılar bu çalışmayı, hiçbir semptomu olmayan veya erken semptomlar sergileyen yapraklarda küllemenin erken tespiti için en iyi dalga boylarını belirlemek amacıyla kullandılar.
Araştırmacılar, küllenmeyi tespit etmek için spektral verilerden "öğrenebilen" yapay zekanın bir alt kümesi olan makine öğrenimini kullandı. Veriler dronlardan ve yer tabanlı algılama sistemlerinden geldi. Ampatzidis, eğitimli makine öğrenimi modelinin, farklı hastalık gelişim aşamalarında küllenmeyi tespit ettiğini söyledi. Makine öğrenimi sistemi, bir insan tarafından belirli adımları takip edecek şekilde programlanmadan küllenmeyi tespit etmek için matematiksel bir model oluşturur.
Kabak yapraklarının görüntüleri ve spektral yansıma analiziyle bilim insanları, yaklaşık %95 oranında tozlu madde tespit etti. Aslında, hastalığın görünür semptomları olmasa bile teknoloji araştırmacılara hastalığı %82 ila %89 oranında gösterdi.
UF/IFAS doktora sonrası araştırmacısı Jaafar Abdulridha'nın fakülte danışmanı Ampatzidis, "Hastalık hızla yayıldığı ve lezyonların boyutu arttığı ve tozlu beyaz veya gri bir kaplama oluştuğu için küllemeyi erken tanımlamak çok önemlidir" dedi. çalışma.
UF/IFAS bitki patolojisi profesörü Pamela Roberts, hastalıkları en erken aşamalarda bulmasına yardımcı olmak için Ampatzidis gibi mühendislerden gelen verilere ihtiyaç duyuyor. Bunu insan hastalıklarının erken teşhisiyle karşılaştırıyor.
Araştırmanın ortak yazarlarından Roberts, "İster insanda ister bitkilerde olsun, herhangi bir sağlık sorununun erken tespiti, erken müdahale yoluyla kontrol altına alma şansını en iyi şekilde verir" dedi. "Aynı şekilde bitki hastalıkları, patojen popülasyonunun düşük olduğu erken dönemde, salgının sonraki dönemlerine kıyasla daha kolay kontrol altına alınabiliyor."
"Ayrıca bu teknoloji, aslında kontrol edilmesi gereken herhangi bir hastalık ortaya çıkmadan önce yapılabilecek uygulamaları ortadan kaldırarak kimyasal spreylerin kullanımını da azaltabilir" dedi. "Külleme güneybatı Florida'daki kabakta kronik bir sorun olduğundan, mesele hastalığın ortaya çıkıp çıkmayacağı değil, ne zaman ortaya çıkacağıdır. İster konvansiyonel ister organik tarımda fungisitlerin doğru zamanlaması ürünün etkinliğini artırabilir ve kayıpları azaltabilir."
Küllemenin ana belirtileri genellikle yapraklar üzerinde beyaz lekeler veya lekelerdir. Genellikle diğer yapraklarla kaplı olan alt, daha olgun yapraklardaki semptomlar nedeniyle erken enfeksiyon aşamalarında küllemenin teşhisi zordur.
Ampatzidis, "Kısacası, bir hastalık yaprağın özelliklerini değiştirebilir ve görünür spektrumun dışındaki, insanların göremediği alanlardaki yapraklardan yansıyan ışık miktarını etkileyebilir." dedi.
- Brad Buck, Florida Üniversitesi