Использование мобильного машинного обучения для преобразования сельского хозяйства и демократизации знаний

По мере того, как глобальный спрос на продовольствие продолжает расти и усиливаются бесчисленные угрозы изменения климата, создание более устойчивых методов ведения сельского хозяйства становится все более важным. Это особенно верно в отдаленных районах мира, где передовых сельскохозяйственных знаний мало, а мелкие фермеры с ограниченными ресурсами (как финансовыми, так и материальными) обрабатывают примерно 80% сельскохозяйственных угодий.

Дэвид Хьюз, поведенческий эколог и руководитель группы PlantVillage, понял, что новые технологии должны стать частью решения, позволяющего сократить разрыв в знаниях между экспертами и фермерами, работающими на своих полях.

Технологии предлагают возможность перепрыгнуть через этот [пробел], делая машины такими же интеллектуальными или более интеллектуальными, чем нынешний человеческий потенциал, - отметил он в своем выступлении на AI for Good Global Summit 2019.

Но широкое осознание новых технологий потребовало определенного направления, когда дело дошло до выполнения миссии PlantVillage: дать возможность мелким фермерам в Восточной Африке выращивать больше продуктов питания с помощью дешевых, доступных технологий и демократизированного доступа к знаниям.

Введите: мобильное машинное обучение.

Не нужно быть экспертом в области машинного обучения, чтобы раскрыть его потенциал. Оставьте этот опыт нам. Легко создавайте мобильные приложения, которые видят, слышат, ощущают и думают с помощью Fritz AI.

Устранение пробелов в знаниях с помощью машинного обучения на устройстве

В Восточной Африке болезни сельскохозяйственных культур и нашествия вредителей преследуют мелких фермеров на протяжении десятилетий. И хотя специалисты по сельскому хозяйству знают, как управлять и лечить эти болезни и инвазии растений, самих экспертов немного. Фактически на каждые 3000 фермеров в регионе приходится примерно 1 специалист-специалист.

Поэтому Хьюз и его команда решили использовать машинное обучение, чтобы передать этот опыт и знания в руки (и смартфоны) самих фермеров. Результатом стало Android-приложение PlantVillage Нуру (что на суахили означает свет), которое служит опытным помощником для фермеров в полевых условиях, выявляя болезни в маниоке, картофеле и африканской кукурузе - все в режиме реального времени и без доступ в Интернет.

Хьюз осознал, что встраивание машинного обучения в приложение Нуру необходимо для воплощения этой мечты в реальность.

«Мы обслуживаем мелких фермеров в Африке, у которых нет доступа к экспертам. Так что система искусственного интеллекта для диагностики проблем - это здорово, но она не запускается, если не работает офлайн ».

Чтобы обеспечить такой трансформирующий пользовательский интерфейс, Хьюз и его команда обратились к Fritz за опытом машинного обучения и инструментами разработчика, необходимыми для создания настраиваемой модели TensorFlow Mobile для обнаружения объектов на устройстве, которая могла бы точно обнаруживать очень маленьких паразитов и признаки больных листьев. - и то, и другое трудно увидеть невооруженным глазом.

Кроме того, Хьюзу и его команде необходимо было понять, как модель работает в полевых условиях, чтобы со временем вносить улучшения.

«[Fritz] был очень хорошей системой для проверки производительности различных моделей TensorFlow и выявления проблем», - сказал Хьюз. «Существует такое огромное разнообразие телефонов (разновидности Android, камеры, процессоры и т. Д.), Поэтому такая система очень полезна».

От опыта искусственного интеллекта до решения человеческих проблем

С момента своего выпуска в 2018 году Нуру превратился в нечто большее, чем просто помощник искусственного интеллекта в этой области. Он также стал ресурсом, позволяющим мелким фермерам решать местные проблемы новаторскими и неожиданными способами.

Одна из таких задач - найти «чистые» семена для посадки, чтобы восстановить здоровое поле. Но из-за нехватки таких семян, поступающих из внешних источников, поиск работоспособного решения требовал другого подхода. Хьюз рассказал историю местного фермера по имени Жозефина, которая воплотила опыт Нуру в области искусственного интеллекта в инновационное и неожиданное решение.

«Однажды, в конце декабря, она использовала [Нуру] 32 раза в своей области», - рассказал Хьюз в своем выступлении на AI for Good Summit. "Почему она так много использовала?"

Оказывается, на самом деле Жозефина не обнаруживала зараженные растения маниоки. Вместо этого она собирала растительный материал, который Нуру считал здоровым, и использовала его для повторной посадки целого акра маниоки - без единого зараженного растения.

Локальные знания и глобальное сообщество

Благодаря мгновенному доступу к экспертным прогнозам Нуру в реальном времени, которые, как отмечает Хьюз, вдвое надежнее человеческого опыта, знания могут быстро локализоваться и демократизироваться. Учитывая успех Нуру в достижении этой цели, Хьюз предвидит светлое будущее для PlantVillage.

Конечная цель PlantVillage - выступить под флагом ООН и создать социальную сеть, адаптированную для точного земледелия, для 500 миллионов человек. Нам абсолютно необходимо это сделать, и это обязательно должно быть общественным благом.

Чтобы поделиться такими знаниями и опытом с фермерами по всему миру, организациям потребуется последовать примеру PlantVillage и все больше полагаться на такие решения, как машинное обучение на устройствах.

Примечание редактора. Heartbeat - это онлайн-публикация и сообщество, созданное авторами и посвященное изучению зарождающегося пересечения разработки мобильных приложений и машинного обучения. Мы стремимся поддерживать и вдохновлять разработчиков и инженеров из всех слоев общества.

Являясь независимой редакцией, Heartbeat спонсируется и публикуется Fritz AI, платформой машинного обучения, которая помогает разработчикам учить устройства видеть, слышать, ощущать и думать. Мы платим участникам и не продаем рекламу.

Если вы хотите внести свой вклад, переходите к нашему призыву участников. Вы также можете подписаться на наши еженедельные информационные бюллетени (Deep Learning Weekly и Fritz AI Newsletter), присоединяйтесь к нам на » «Slack и подписывайтесь на Fritz AI в Twitter , чтобы узнавать обо всех последних новостях в области мобильного машинного обучения.