blank

אפליקציה לזיהוי מחלות צמחים ומזיקים

בדיקה חזותית של הצמחים היא היבט חשוב בכל הנוגע לשמירה על בריאותם. מכיוון שבדיקת מעבדה אינה כלי מעשי לאבחון יומיומי, בשל עלויות וזמן קבלת התשובה, המגדלים מקבלים החלטות על סמך התסמינים שניתן לראות בעין. בדיקת צמחים היא משימה שלוקחת זמן ופעמים רבות היא משאירה מקום לספק. יועצי גידולים נמצאים שם כדי לתמוך במגדלים בהחלטותיהם ועוזרים למנוע טעויות. אבל מה אם סיוע כזה לא זמין? למרבה המזל הטכנולוגיה יכולה לבוא לעזרה. אפליקציה מבוססת בינה מלאכותית לזיהוי מחלות צמחים הפכה לאפשרית הודות לזינוק הגדול בביצועים שהושג על ידי קהילת חוקרי הבינה המלאכותית.

בשנים האחרונות הוכח שתוכנה יכולה לבצע משימות שדורשת הבנה חזותית בדיוק של מומחה אנושי. מדוע לא ליישם את הטכנולוגיה הזו בייעוץ אגרונומי? התפוצה הנרחבת של מכשירים ניידים הופכת את השאלה הזו לרלוונטית עוד יותר שכן מכשירים כאלה מאפשרים להפיץ פתרון בקנה מידה גדול. חקלאים ומגדלים ביתיים יכולים לשאת אגרונום בכיסם כשהם הולכים לבדוק את הצמחים שלהם.

אגריו היא אפליקציית אנדרואיד ואיפון שפותחה כדי לעשות בדיוק את זה. האפליקציה עוזרת למגדלים לנהל את הגנת הצומח בצורה טובה יותר. זיהוי מחלות הוא מרכיב מרכזי בשגרת הגנת הצומח. הערך שהאפליקציה מציעה מושך גם קהלים אחרים. מגדלים ביתיים המחפשים ייעוץ מקצועי הם חלק גדול מבסיס המשתמשים. משתמשים אלה ממנפים את תכונת זיהוי המחלה לצרכיהם. זה עולה בקנה אחד עם מגמה גוברת של בני דור המילניום שמשתמשים בטכנולוגיה כדי לעזור לגדל מזון בבתיהם. אגריו מציעה טיפולים ביולוגיים ואורגניים כחלק מפרוטוקולי ההדברה המשולבים, שהופכים אותה לרלוונטית עוד יותר עבור גננים ומגדלים ביתיים.

אגריו | אפליקציה המזהה מחלות ומזיקים בצמחים
אגריו | אפליקציה המזהה מחלות ומזיקים בצמחים

אפליקציה לזיהוי מחלות צמחים שחוסכת זמן

בעת סיור בשטח, זיהוי מיידי חוסך את הצורך לבזבז זמן על בחינת הצמחים בדקדקנות והשוואה לדוגמאות בספרות וכמו כן על רישום התוצאות. יתרה מכך, התמונות שנרכשות באמצעות מצלמת הטלפון יכולות להיבדק על ידי אחרים ולשמש כרפרנס בעתיד. מגדלים שמתקשים לקבל אבחנה מדויקת משתמשים בכלי כעוזר, או כדרך לקבל חוות דעת שנייה כשיש ספקות. הדבר חשוב במיוחד כאשר מקורות ייעוץ אחרים אינם זמינים, כמו למשל במדינות שבהן היחס בין מספר המגדלים לאגרונומים גבוה מאוד.

מדוע חשוב לזהות את הגורם לבעיה בצורה מדויקת?

כל פתוגן או חרק ידרשו טיפול שונה. בנוסף, ישנם פתוגנים שפיתחו עמידות לטיפולים מסוימים בחלק מהאזורים הגיאוגרפיים, מידע זה צריך להילקח בחשבון כאשר מחליטים על טיפול.

כאשר הבעיות כבר נצפו בשטח, זיהוי מדויק יכול לסייע במניעת התפשטות. האסטרטגיה שלפיה יש ליישם אמצעי מניעה תלויה בזיהוי המדויק של הגורם.

בכל הנוגע למניעה על המגדלים לשקול את ההשלכות לעונות הבאות. ניתן להמליץ ​​על שינוי הצמחים שמגדלים באדמה או טיפול בקרקע כאשר המזיק צפוי לשרוד באדמה או בשאריות הצמחים. במקרה של מחלה ויראלית, מומלץ לשתול זנים עמידים לווירוס בעונות הבאות לאחר שלמדנו שהוירוס נמצא באזור. גורמים נוספים שדורשים הכנת קרקע לפני השתילה הם אדמה מליחה, רמת חומציות שגויה, נוכחות נמטודות ועוד. בכל הדוגמאות לעיל יש לקבל זיהוי מדויק של הבעיה על מנת למנוע הפסדים עתידיים.

כיצד בינה מלאכותית מזהה מחלות צמחים?

הטכנולוגיה המתקדמת ביותר כיום בזיהוי תמונה מבוססת על הרעיון של רשתות נוירונים מלאכותיות. בדומה לאופן שבו לומדים תלמידי אגרונומיה, מוצגות בפני הרשת הנוירונית דוגמאות של צמחים חולים שתויגו על ידי מומחים. בתהליך הלמידה, רשת הנוירונים מסתגלת עד שהיא ממקסמת את הביצועים. התוצאה הסופית היא אפליקציה המזהה מחלות צמחים ומשתפרת ללא הרף, ככל שמוצגות לה דוגמאות נוספות. בהתבסס על משוב ותצפיות המגדלים שנעשו בשדות, אגריו לומדת אילו פרוטוקולי טיפול יעילים יותר. כמו כן, טיפול שלא היה יעיל מאותת על בעיה אפשרית בזיהוי, ומספק יותר קלט שעל בסיסו יכולה הרשת להשתפר.

blank
כשמדובר בזיהוי עצמים בסביבה עמוסה וצפופה, מומחים אנושיים עלולים לטעות. למרבה המזל, ניתן לאמן בינה מלאכותית לסנן הסחות דעת ולספק זיהוי וסיווג מהיר של הנקודות החשובות בתמונה.

מדוע בינה מלאכותית היא הגישה הנכונה

קיים ואקום עצום ביועצי הגנת הצומח שמוביל ל-40% אובדן של היבול. היחס בין אגרונומים לחקלאים נמוך באופן לא פרופורציונלי ורחוק מהיחס האופטימלי של 1:50. הגישה לייעוץ איכותי זמינה אפילו פחות למגדלים ביתיים. בעזרת אינטיליגנציה מלאכותית, אנו יכולים להציע פתרון זיהוי תמונות לשימוש חינמי שיכול לסגור את הפער הזה. אגריו מנתחת אלפי תמונות מדי יום, עבודה שוות ערך למאות שעות עבודה של מומחים אנושיים, חלופה שאינה מעשית מבחינה כלכלית. בנוסף, הפתרון אינו מוגבל בקנה מידה ולכן מציע דרך ברת קיימא לתמוך במגדלים, לשפר את ייצור המזון העולמי ולהפחית את הרעב.

תסמינים של מחלות שונות עשויים להיראות דומים, כיצד אגריו יכולה להבחין בהבדל?

התסמינים שרואים בחלקי הצמח השונים, יחד עם מידע על הגיאוגרפיה ומזג האוויר עוזרים לנו להבדיל בין בעיות. בדומה לתהליך האבחון הרפואי, האפליקציה מציגה שאלות למגדלים. התשובות מסייעות להגיע לאבחנה הנכונה במקרה בו המידע בתמונות אינו מספיק.

מדוע לוויינים ומכשירי חישה מרחוק אחרים אינם מספיקים בכל הנוגע לאבחון מדויק של בעיות בצמחים?

חישה מרחוק מועילה כאשר מגדלים רוצים לאתר את המיקומים המדויקים שבהם התחילו הבעיות. אבל מצלמות שמותקנות על רחפנים או אמצעים אחרות יראו רק תת-קבוצה של התסמינים. פעמים רבות התסמינים שרואים על העלווה הם משניים, הבעיה בפועל יכולה להיות ברקמות הפנימיות בגבעולים או בשורשים. האפליקציה מדריכה את המגדל אילו התערבויות נדרשות על מנת לחשוף את הסיבה הראשונית. במובן הזה, אין עדיין חלופה טובה למגפיים על הקרקע.

האם אגריו יכול ללמוד לזהות מחלות צמחים שלא ראתה קודם?

האפליקציה לומדת כל הזמן. כאשר משתמשים מעלים תמונות שלא ניתן לזהות על ידי בינה מלאכותית, ישנה אפשרות לשתף את התמונות עם מומחים אנושיים. ההתכתבות בין המגדל למומחים משמשת את הבינה המלאכותית כדי ללמוד. אגריו יכולה ליישם מיומנויות שנלמדו קודם כדי להתמקצע בצמחים חדשים מהר יותר.

מה למדה אגריו לזהות עד כה?

מחלות ומזיקי חרקים הם רוב הבעיות שאנו מתמודדים איתן. אבל ישנם גורמי סטרס אביוטים רבים אחרים שנלמדו כמו מחסור ברכיבים תזונתיים, רעילות, גורמים סביבתיים כמו רוח וברד ועוד רבים. היכולת להבחין בין סטרס ביוטי לאביוטי לכשעצמה היא חשובה ויכולה לחסוך יישומי הדברה מיותרים.

אפליקציית אבחון צמחים שלומדת כל הזמן
אפליקציית אבחון צמחים שלומדת כל הזמן

מהם השימושים בטכנולוגיה כזו בחווה העתידנית?

בעתיד, טכנולוגיית ראייה ממוחשבת תהיה מרכיב חיוני בחווה אוטונומיות. בסביבה כזאת, זיהוי מחלה אוטומטי יהיה חיוני.

סיכום

אגריו היא אפליקציה המזהה מחלות צמחים ומשמשת כאגרונום אישי שניתן לשאת בכיס. אנו מעמידים לרשות כל מגדל עם סמארטפון מערכת תמיכה פורצת דרך להגנת הצומח. הצטרפו אלינו עוד היום וקחו חלק במסע המרגש הזה.