Klasické metody detekce nemocí jsou ale často složité a náročné na vysvětlení. Navíc, aby fungovaly správně, potřebují obrovské množství dat, což je únavné a časově náročné. Ale tady přichází na řadu nová zbraň – swarm intelligence algorithm for feature selection (SSAFS).

SSAFS je algoritmus, který vymyslel tým datových vědců a expertů na rostliny. S jeho pomocí mohou vědci snadno identifikovat nejdůležitější příznaky nemocí rostlin. Místo toho, aby se zaměřovali na široké spektrum znaků, se soustředí pouze na ty, které jsou nejdůležitější pro určení, zda je rostlina nemocná, nebo zdravá, a jak je nemoc vážná.

Lepší než odborník

Algoritmus je skvělý v detekci chorob rostlin a odhadu jejich závažnosti. Ve skutečnosti dokáže najít ty nejlepší příznaky nemoci lépe než jakýkoliv jiný algoritmus a dokonce i odborník. A přitom většina těchto příznaků je lokální - to znamená, že zahrnují různé vzory nebo struktury, jako jsou body, okraje a skvrny, které jsou často pozorovány u nemocných rostlin a dají se snadno zaměnit. Použití by mohlo výrazně zlepšit přesnost detekce chorob rostlin a zkrátit čas potřebný k jejich zpracování.

Profesor Zhiwei Ji, jeden z autorů studie, je výsledky nadšený. „Jedním z klíčových přínosů této práce je definice těch nejdůležitějších příznaků nemoci a jejich přesné zobrazení prostřednictvím nového výpočetního přístupu. Plánujeme kombinovat tyto ručně vytvořené příznaky s dalšími, které nejsou ručně vyrobené, pro přesnou a efektivní detekci v oblasti fenomiky,“ řekl pro vědecký portál Phys.org.

Tento průlomový krok nám dává naději na lepší budoucnost pro naše zahrady a pole. Místo zoufalého boje s nemocemi a škůdci teď můžeme doufat ve včasný zásah proti chorobám a škůdcům. Samozřejmě, že bude ještě chvíli trvat, než se výsledky výzkumu dostanou do reality, ale pravděpodobně nebudeme čekat dlouho a svým mobilem si vyfotíme list stromu a během několika sekund se dozvíme velmi přesnou analýzu choroby.

Zdroj: Plant Phenomics, Phys.org