据世界科技研究新闻资讯网（phys.org）报道，随着搭载人工智能的设备日渐普及，即便身处偏僻乡村，小农种植户也可以通过使用人工智能技术来更高效地经营他们的农场，还可以更便捷地获取市场情报、卫星图像和气候信息，并与推广人员建立联系。人工智能目前在防治作物病虫害领域也得到了运用，而病虫害一直是香蕉收成的潜在威胁。
一项为香蕉果农新开发的手机应用程序可以通过扫描作物，来识别五种主要疾病和一种常见虫害的迹象。该技术经过在哥伦比亚、刚果民主共和国、印度、贝宁、中国和乌干达的测试，取得了90%的检测成功率。开发此项技术的研究人员表示，人们需要构建一个卫星驱动、全球互联的网络来控制病虫害的爆发，新技术的发明意味着距离网络的形成又近了一步。该项研究的成果发布于Plant Methods期刊上。
“全球的农户都在绞尽脑汁地保护作物免于病虫害的侵袭”论文的第一作者 Michael Selvaraj说道，他在非洲与国际生物多样性中心（Bioversity International）的同事们一起开发了这一程序。“低收入国家所拥有的与香蕉病虫害有关的数据十分有限，像这样的人工智能工具就为提升作物监控水平、加强快速控制提供了机会，可以帮助农民预防产量受损。”
香蕉是在全球范围内广受欢迎的水果之一。2050年，全球人口总数预计将达100亿，食品供应会由此面临巨大压力。许多国家将会依赖于国际贸易来保障它们的食品安全。据估计，到了2050年，发展中国家对谷物的净进口量将达到3亿吨，超过2008/09年1.35亿吨的一倍。香蕉作为许多家庭的主要食物，既是重要的营养来源，也是关键的收入来源。然而，例如香蕉黄单胞菌枯萎病、香蕉镰刀菌枯萎病和香蕉黑条叶斑病等病虫害一直是损害香蕉种植的威胁，一旦疾病爆发，对于小农种植户而言可谓是毁灭性打击。
以黄叶病热带第4型（TR4）病毒所造成的损失为例，据估计，印度尼西亚遭受的经济损失为1.21亿美元；中国台湾为2.53亿美元；马来西亚为1410万美元。在非洲，2013年，莫桑比克北部的一家种植园内首次报道发现了这种真菌，到了2015年9月，出现染病症状的植株数量已超57万。
研究人员将这款人工智能工具命名为Tumaini，是斯瓦西里语中“希望”的意思。它可以辅助小农香蕉种植户快速监测病害或虫害，防止疫情的大规模爆发；还能将数据上传至一个全球系统，用来进行大规模的监控与控制。来自国际生物多样性中心的Guy Blomme表示：“Tumaini在测试时取得的高准确率表明，它具备作为一项早期病害与虫害探测工具所需的功能，并且有很大可能最终会被整合到一个全自动移动应用程序中，这种程序通过集合无人机与卫星图像，来帮助低收入国家数百万的香蕉果农及时获取作物病害的相关信息。”
图像识别技术的迅速发展为Tumaini的面世创造了条件。研究人员为它上传了2万张多种香蕉病虫害症状的可视化图像，通过扫描香蕉果实或植株的一部分，它可以判断病虫害的类型，随后会提供控制特定疫情的必要步骤。此外，该应用程序还会记录包括地理位置在内的数据，并将其传送至一个更大的数据库。
现有的作物病害探测模型主要是基于叶子的症状，且只有脱落的叶子位于单一背景下时才能准确识别。新技术的创新之处在于，它能够探测作物任何一个部分的症状，而且还能识别低质量的图像，忽略其他植物或叶子等背景干扰，实现准确度最大化。
此研究由国际生物多样性中心和热带农业国际中心（CIAT）协同完成，展现了例如人工智能（AI）、物联网（IoT）、机器人、卫星、云计算和机器学习等尖端科技在农业转型和扶持农民方面应用的可行性。
图片来源：Pixabay
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