플로리다 대학(University of Florida)의 식물 탐정과 엔지니어는 인공 지능을 사용하여 질병을 조기에 발견하여 여름 호박을 생산하는 재배자가 통제할 수 있도록 하고 있습니다. 조기 발견은 농부들에게 더 나은 작물을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다.
여름과 겨울 스쿼시는 플로리다 주 전역, 특히 플로리다 남동부와 남서부에서 상업적으로 재배됩니다. USDA National Agricultural Statistics Service에 따르면 2019년 플로리다 재배자들은 7,700에이커의 호박을 수확했으며 생산 가치는 35.4만 달러입니다. 그러나 전 세계적으로 흔한 흰가루병은 수확량을 감소시킬 수 있습니다.
UF/IFAS 농업 및 생물 공학 조교수이자 공동 저자인 Yiannis Ampatzidis는 "흰가루병을 감염시키기 위한 이상적인 환경은 습한 날씨, 고밀도 재배 및 그늘입니다."라고 말했습니다. 흰가루병의 조기 발견에 관한 새로운 연구, Biosystems Engineering 저널에 게재.
이 연구를 위해 UF/IFAS 연구원들은 UF/IFAS 남서 플로리다 연구 및 교육 센터의 들판과 실험실에서 여름 호박의 흰가루병에 대한 스펙트럼 데이터를 수집하기 위해 드론에 부착된 감지 시스템을 사용했습니다.
UF/IFAS 연구원들은 흰가루병을 감지하기 위해 시각적 증상에 의존하지 않는 기술을 사용했다고 Ampatzidis는 말했습니다. 인간의 눈은 전자기 스펙트럼의 밝은 부분만 볼 수 있습니다. 이 기술은 더 많은 것을 "볼" 수 있습니다. 따라서 연구원들은 이 연구를 사용하여 증상이 없거나 초기 증상을 보이는 잎에서 조기 흰가루병 감지에 가장 적합한 파장을 식별했습니다.
연구원들은 흰가루병을 감지하기 위해 스펙트럼 데이터에서 "학습"할 수 있는 인공 지능의 하위 집합인 기계 학습을 사용했습니다. 데이터는 드론과 지상 기반 감지 시스템에서 가져왔습니다. 훈련된 기계 학습 모델은 다양한 질병 발달 단계에서 흰가루병을 식별했다고 Ampatzidis는 말했습니다. 기계 학습 시스템은 인간이 특정 단계를 따르도록 프로그래밍하지 않고도 흰가루병을 감지하는 수학적 모델을 구축합니다.
스쿼시 잎의 이미지와 스펙트럼 반사율 분석을 통해 과학자들은 시간의 약 95%에서 가루를 감지했습니다. 실제로 이 기술은 질병의 가시적인 증상이 없어도 연구자에게 82%에서 89%의 시간 동안 질병을 보여주었습니다.
이 연구를 주도한 UF/IFAS 박사 후 연구원인 Jaafar Abdulridha의 교수 고문인 Ampatzidis는 "병이 빠르게 퍼지고 병변의 크기가 커져 먼지가 많은 흰색 또는 회색 코팅이 되기 때문에 흰가루병을 조기에 식별하는 것이 중요합니다. 연구.
UF/IFAS 식물 병리학 교수인 Pamela Roberts는 초기 단계에서 질병을 찾는 데 도움이 되도록 Ampatzidis와 같은 엔지니어의 데이터가 필요합니다. 그녀는 그것을 인간 질병의 조기 발견에 비유합니다.
이 연구의 공동 저자인 Roberts는 “인간이든 식물이든 건강 문제를 조기에 발견하면 조기 개입을 통해 이를 통제할 수 있는 가장 좋은 기회를 얻을 수 있습니다. "마찬가지로, 식물 질병은 전염병 후반에 비해 병원체 개체수가 적은 초기에 더 쉽게 통제됩니다."
"또한 이 기술은 실제로 제어할 질병이 생기기 전에 적용할 수 있는 응용 프로그램을 제거하여 화학 스프레이 사용을 실제로 줄일 수 있습니다."라고 그녀는 말했습니다. “흰가루병은 플로리다 남서부의 호박에 만성적인 문제이기 때문에 질병이 나타날지 여부가 아니라 언제 나타날지에 대한 문제입니다. 관행농법이든 유기농법이든 살균제의 정확한 시기는 제품의 효능을 높이고 손실을 줄일 수 있습니다.”
흰가루병의 주요 증상은 일반적으로 잎에 흰색 반점이나 반점이 있습니다. 초기 감염 단계에서 흰가루병을 진단하는 것은 종종 다른 잎으로 덮이는 더 낮고 더 성숙한 잎에 증상이 있기 때문에 어렵습니다.
"요컨대, 질병은 잎의 특성을 변화시키고 인간이 볼 수 없는 가시 스펙트럼 밖의 영역에 있는 잎에서 반사되는 빛의 양에 영향을 미칠 수 있습니다."라고 Ampatzidis가 말했습니다.
- 브래드 벅, 플로리다 대학교