Onderzoekers die een nieuwe mobiele applicatie hebben ontwikkeld die kunstmatige intelligentie gebruikt om gewasziekten in het veld nauwkeurig te diagnosticeren, hebben $ 100 gewonnen, 000 award om hun project uit te breiden om miljoenen kleinschalige boeren in heel Afrika te helpen.

Cassave brown streak-ziekte verspreidt zich westwaarts over het Afrikaanse continent en, samen met de ziekte van cassavemozaïek, bedreigt de voedsel- en inkomenszekerheid van meer dan 30 miljoen boeren in Oost- en Centraal-Afrika. Hetzelfde, banaan wordt bedreigd door schimmel- en bacterieziekten, inclusief het verwoestende bananenbosvirus, terwijl Phytophthora nog steeds aardappeltelers plaagt.

Boeren zijn vaak niet in staat deze ziekten goed te identificeren, terwijl onderzoekers, fytosanitaire autoriteiten en voorlichtingsorganisaties beschikken niet over de gegevens om hen te ondersteunen.

Om de verspreiding van deze ziekten te stoppen, een team onder het CGIAR Research Program on Roots, Tubers and Bananas (RTB) heeft een revolutionaire app ontwikkeld om ziekten in het veld nauwkeurig te diagnosticeren, die zal worden gecombineerd met sms-diensten om waarschuwingen te sturen naar duizenden boeren op het platteland.

CGIAR (Consultative Group on International Agricultural Research) is een wereldwijd onderzoekspartnerschap dat zich inzet voor het terugdringen van armoede, het verbeteren van de voedsel- en voedingszekerheid, en verbetering van natuurlijke hulpbronnen en ecosysteemdiensten.

"Smartphones komen steeds vaker voor op het platteland van Afrika, ", legt James Legg van het International Institute of Tropical Agriculture (IITA) uit, die samen met David Hughes het project leidt, universitair hoofddocent entomologie en biologie, Penn State. "Kleine boeren of voorlichters met een basissmartphone met camera kunnen de app gratis downloaden, vuur het aan, richt het op een blad met ziektesymptomen en krijg direct een diagnose. Dat is echt revolutionair!”

De app biedt ook het nieuwste managementadvies voor alle belangrijke ziekten en plagen van wortel, knol- en bananengewassen en zal de locatie bepalen van de dichtstbijzijnde landbouwvoorlichtingssteun voor boeren.

Het team is $ 100, 000-subsidie ​​maakt deel uit van het CGIAR Platform for Big Data in Agriculture "Inspire Challenges"-programma. De prijs werd op 21 september bekendgemaakt tijdens de Big Data in Agriculture Convention 2017 in Cali, Colombia.

Hoewel de app momenteel is ontwikkeld voor cassave, de subsidie ​​stelt onderzoekers in staat de tool uit te breiden voor gebruik met andere root, knol- en bananengewassen die kritieke voedselbronnen zijn, voeding en inkomenszekerheid voor miljoenen.

"Deze prijs is transformerend. Het stelt ons in staat om uit te breiden over meerdere locaties in Afrika en meerdere gewassen die cruciaal zijn voor voedselzekerheid op het continent, " zei Hughes van Penn State, die benoemingen heeft in het College of Agricultural Sciences en het Eberly College of Science. "We kunnen met 100 keer versterken wat we tot nu toe hebben bereikt."

Nauwkeurig veldwerk met camera's, spectrofotometers en drones op RTB-cassaveveldlocaties in de kust van Tanzania en op boerderijen in het westen van Kenia genereerden meer dan 200, 000 afbeeldingen van zieke gewassen om algoritmen voor kunstmatige intelligentie (AI) te trainen.

Door veel van deze afbeeldingen te gebruiken, Hughes, Legg en medewerkers ontwikkelden een AI-algoritme dat automatisch vijf cassaveziekten kan classificeren, en door samen te werken met Google, het team kon de smartphone-app ontwikkelen met TensorFlow. Het wordt momenteel in de praktijk getest in Tanzania.

Penn State heeft ook een mobiele spectrofotometer ontwikkeld via een startup genaamd CROPTIX. Vroege resultaten suggereren dat het verschillende virale ziekten in het veld nauwkeurig kan diagnosticeren, ook al ziet de plant er gezond uit.

"De app maakt in realtime gebruik van AI, zodat de boer een actieve deelnemer kan zijn in ziektediagnose en gewasgezondheidsbeheer, wat leidt tot meer opbrengsten voor kleine boeren, Hughes zei. "Het is ook revolutionair omdat onze kunstmatige intelligentie is gebaseerd op 's werelds beste menselijke intelligentie over Afrikaanse gewassen - de onderzoekswetenschappers van CGIAR en RTB."

De onderzoekers hebben koppelingen ontwikkeld met het Vodafone-landbouw-sms-platform DigiFarm, waarmee ze digitale diagnostiek kunnen koppelen aan grootschalige sms-diensten op het platteland.

Het team zal op boeren afgestemde sms-waarschuwingen over gewasziekten en plagen leveren aan 350, 000 Keniaanse boeren tegen juli 2018.