Voor sommigen, een roos is een symbool van schoonheid of liefde. Voor Shaza Mehdi, het is een band met haar moeder, maar ook een toegangspoort tot innovatie.

Mehdi's moeder, Afshin, groeit rozenstruiken in hun huis in Lawrenceville. Maar een paar jaar geleden, de planten kregen steeds ziektes, het verpesten van de bloemen.

Mehdi probeerde de bloemen te diagnosticeren door afbeeldingen van plantenziekten te Googlen en die afbeeldingen te vergelijken met de zieke rozen.

"Ik werd er behoorlijk goed in om het uit te zoeken, "zei ze. En dat leidde tot een idee. "Ik dacht dat we waarschijnlijk een computer zouden kunnen trainen om hetzelfde te doen."

Zo kwam Mehdi met PlantMD, een smartphone-app die in een handomdraai een plantenziekte kan diagnosticeren.

Ze bracht de zomer voor haar laatste jaar van de middelbare school door met het onderzoeken van het bouwen van een app en het leren programmeren. Het leek haar vanzelfsprekend.

"Je hoeft geen supergenie te zijn om te beginnen met coderen, "zei ze. "Echt iedereen kan het met een idee en doorzettingsvermogen."

Ze gebruikte Google TensorFlow, een opensourceplatform voor machine learning. machinaal leren, een vorm van kunstmatige intelligentie, is het proces waarbij computers zichzelf leren beter te worden in een bepaalde taak door statistische patronen te ontdekken.

Na drie maanden onderzoek, coderen en wat hulp krijgen van haar middelbare schoolleraren, Mehdi lanceerde de app.

"PlantMD werkt als je een foto maakt van een plant, "zei ze. "Het vertelt je welke plant het is en of het gezond of ziek is, en als het ziek is, welke ziekte het heeft."

Nadat haar lokale krant een verhaal had geschreven over haar app-ontwikkeling, een videoteam van Google kwam meer te weten omdat ze de TensorFlow-software had gebruikt. Ze vlogen haar naar Californië om op een conferentie over haar werk te spreken. Wired publiceerde ook een artikel over haar werk. Dit alles gebeurde net toen Mehdi aan haar eerste jaar aan de Universiteit van Georgia begon.

Haar zoektocht naar app-uitvinding leidde tot interesse in de kracht van machine learning en kunstmatige intelligentie en Mehdi is nu geïnspireerd om verder te gaan dan alleen het herkennen van plantenziekten, iets wat ze van plan is te doen als hoofdvak informatica aan het Franklin College of Arts and Sciences.

"Ik hou echt van het potentieel om technologie menselijker te maken, " zei ze. "Ik denk dat er zoveel potentiële toepassingen voor zijn."

En omdat AI-toepassingen mogelijk kunnen worden gebruikt om de mensheid te schaden, Mehdi wil kunstmatige intelligentie helpen sturen in een positieve richting waar mensen baat bij hebben.

"Het is echt belangrijk dat AI ten goede wordt gebruikt. Ik denk dat er meer potentieel is voor goed [dan slecht], maar het hangt er echt van af wie deze ingenieurs zijn en welke bedrijven ze gebruiken."

Wat betreft het uitvinden van nieuwe apps met behulp van machine learning, Mehdi zei dat haar UGA-cursussen te veeleisend waren tijdens haar eerste jaar om tijd te hebben voor een nieuw project. Maar deze zomer zou haar kans kunnen zijn om het volgende uit te vinden.

"Letterlijk zodra ik een idee krijg of wat vrije tijd krijg, Ik ben klaar om iets te coderen."