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人工智能輔助監測病蟲害 香蕉果農迎來福音

據世界科技研究新聞資訊網（phys.org）報道，倍德果蔬隨著搭載人工智能的設備日漸普及，即便身處偏僻鄉村，小農種植戶也可以通過使用人工智能技術來更高效地經營他們的農場，還可以更便捷地獲取市場情報、衛星圖像和氣候信息，并與推廣人員建立聯系。人工智能目前在防治作物病蟲害領域也得到了運用，而病蟲害一直是香蕉收成的潛在威脅。

一項為香蕉果農新開發的手機應用程序可以通過掃描作物，來識別五種主要疾病和一種常見蟲害的跡象。該技術經過在哥倫比亞、剛果民主共和國、印度、貝寧、中國和烏干達的測試，取得了90%的檢測成功率。開發此項技術的研究人員表示，人們需要構建一個衛星驅動、全球互聯的網絡來控制病蟲害的爆發，新技術的發明意味著距離網絡的形成又近了一步。該項研究的成果發布于Plant Methods期刊上。

“全球的農戶都在絞盡腦汁地保護作物免于病蟲害的侵襲”論文的第一作者 Michael Selvaraj說道，他在非洲與國際生物多樣性中心（Bioversity International）的同事們一起開發了這一程序。“低收入國家所擁有的與香蕉病蟲害有關的數據十分有限，像這樣的人工智能工具就為提升作物監控水平、加強快速控制提供了機會，可以幫助農民預防產量受損?！?

香蕉是在全球范圍內廣受歡迎的水果之一。2050年，全球人口總數預計將達100億，食品供應會由此面臨巨大壓力。許多國家將會依賴于國際貿易來保障它們的食品安全。據估計，到了2050年，發展中國家對谷物的凈進口量將達到3億噸，超過2008/09年1.35億噸的一倍。香蕉作為許多家庭的主要食物，既是重要的營養來源，也是關鍵的收入來源。然而，例如香蕉黃單胞菌枯萎病、香蕉鐮刀菌枯萎病和香蕉黑條葉斑病等病蟲害一直是損害香蕉種植的威脅，一旦疾病爆發，對于小農種植戶而言可謂是毀滅性打擊。

以黃葉病熱帶第4型（TR4）病毒所造成的損失為例，據估計，印度尼西亞遭受的經濟損失為1.21億美元；中國臺灣為2.53億美元；馬來西亞為1410萬美元。在非洲，2013年，莫桑比克北部的一家種植園內首次報道發現了這種真菌，到了2015年9月，出現染病癥狀的植株數量已超57萬。

研究人員將這款人工智能工具命名為Tumaini，是斯瓦西里語中“希望”的意思。它可以輔助小農香蕉種植戶快速監測病害或蟲害，防止疫情的大規模爆發；還能將數據上傳至一個全球系統，用來進行大規模的監控與控制。來自國際生物多樣性中心的Guy Blomme表示：“Tumaini在測試時取得的高準確率表明，它具備作為一項早期病害與蟲害探測工具所需的功能，并且有很大可能最終會被整合到一個全自動移動應用程序中，這種程序通過集合無人機與衛星圖像，來幫助低收入國家數百萬的香蕉果農及時獲取作物病害的相關信息?！?

圖像識別技術的迅速發展為Tumaini的面世創造了條件。研究人員為它上傳了2萬張多種香蕉病蟲害癥狀的可視化圖像，通過掃描香蕉果實或植株的一部分，它可以判斷病蟲害的類型，隨后會提供控制特定疫情的必要步驟。此外，該應用程序還會記錄包括地理位置在內的數據，并將其傳送至一個更大的數據庫。

現有的作物病害探測模型主要是基于葉子的癥狀，且只有脫落的葉子位于單一背景下時才能準確識別。新技術的創新之處在于，它能夠探測作物任何一個部分的癥狀，而且還能識別低質量的圖像，忽略其他植物或葉子等背景干擾，實現準確度最大化。

此研究由國際生物多樣性中心和熱帶農業國際中心（CIAT）協同完成，展現了例如人工智能（AI）、物聯網（IoT）、機器人、衛星、云計算和機器學習等尖端科技在農業轉型和扶持農民方面應用的可行性。