К дачникам и садоводам-любителям разработка попадёт уже в виде мобильного приложения. Определить болезнь, которая поразила дерево, и получить рекомендации по уходу можно будет в течении нескольких секунд.
Пока нейросеть обучена распознавать четыре самых распространенных плодовых недуга, которые в народе называют «ржавчина», «парша», черная гниль и мучнистая роса. Было загружено около 20 тысяч снимков - учебная база для нейронной сети. Как рассказали разработчики, нейросеть, эпоха за эпохой пересматривая фотографии, пытается «понять», какие признаки специфичны для данного заболевания. Точность диагноза, который ставит искусственный интеллект, составляет 96%-97%.
«Несмотря на то, что нейронные сети до сих так называют искусственные нейронные сети, они уже давно не похожи на то, как работает наш человеческий мозг. Хотя изначально была идея в том, что нейроны электронных сетей — это подобие нейронов человеческого мозга, из них собирается послойно большая сеть, на вход которой мы подаем данные, на выходе что-то видим. Но элементная база давно изменилась, и уже нельзя так называть. Тем не менее те задачи, которые решает человеческий мозг: детекции, изображения, классификации — нейронные сети тоже способны выполнить»
- рассказал кандидат технических наук, доцент кафедры «Информационные системы и защита информации» ТГТУ и руководитель проекта Алексей Елисеев.
ВестиТамбов
