病虫害自动识别app(病虫害自动识别app苹果版)

ByFredAlcober,GoogleAI

编者按：我们的开源机器学习平台TensorFlow，它就像图书馆一样对任何人开放。企业、非营利组织、研究人员和开发者们已经在用一些很酷的方式使用了TensorFlow，我们一直在GoogleKeywordBlog上分享这些故事。以下就是其中之一。

在今年GoogleI/O大会上，大家看到了高中学生ShazaMehdi和NileRavenell开发的PlantMD。这款应用可以让您运用TensorFlow来探查植物病害。这些年轻的研究者们在帮助农民的道路上并不孤单。PlantMD的机器学习模型受到来自PlantVillage的一个数据集启发。而PlantVillage则是一家隶属宾夕法尼亚州州立大学的研究和开发机构，它创造了一款名叫Nuru的应用，Nuru在斯瓦希里语中意为“光明”，该应用能够帮助农民种植出质量更好的木薯。木薯是非洲超过五亿人口的日常食物来源。

木薯有着耐干旱的特点，并且对土壤的需求量极小，因此它是严酷气候环境条件下的理想作物，但同时它也容易受到病虫害的侵扰。由于发病作物的症状发展缓慢，农民很难及时诊断农作物出现的问题。

PlantVillage和国际热带农业研究所（IITA）利用机器学习，共同开发了一套可以帮助农民高效甄别和控制农作物病害的解决方案。他们通过标注数以万计的木薯作物图片，识别和区分各种病害，并利用TensorFlow来训练机器学习模型。该模型学会识别病害之后就被应用于app当中。农民只需要将手机镜头对准木薯叶片，app就能识别出这株作物有无病害。如果有，它还能给出最佳的处理建议。

图为一片有病害的木薯叶片。木薯是超过五亿人的日常食物来源。

坦桑尼亚的农民正在利用Nuru更好地管理木薯种植。

只要将你的手机摄像头对准木薯叶片，Nuru就能明确地识别出作物上的病害。

PlantMD和Nuru是农业发展大趋势的缩影。不论是荷兰的奶农，日本的黄瓜种植者，还是坦桑尼亚种植木薯的农民们，或是你社区里的园丁，AI/ML正在不断为全球各地的农民提供帮助。

AI/ML正在农业的土壤里生根发芽。