Các thám tử thực vật và kỹ sư từ Đại học Florida đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện sớm bệnh để những người trồng bí mùa hè có thể kiểm soát bệnh. Việc phát hiện sớm mang lại cho nông dân cơ hội chiến đấu để có được một vụ mùa tốt hơn.
Bí mùa hè và mùa đông được trồng thương mại trên khắp tiểu bang, đặc biệt là ở phía đông nam và tây nam Florida. Theo Cơ quan Thống kê Nông nghiệp Quốc gia USDA, năm 2019, những người trồng bí ở Florida đã thu hoạch 7,700 mẫu bí, với giá trị sản xuất là 35.4 triệu USD. Nhưng bệnh phấn trắng phổ biến khắp thế giới có thể làm giảm năng suất.
Yiannis Ampatzidis, trợ lý giáo sư về kỹ thuật nông nghiệp và sinh học của UF/IFAS và đồng tác giả của một nghiên cứu cho biết: “Môi trường lý tưởng để bệnh phấn trắng lây nhiễm là thời tiết ẩm ướt, trồng mật độ cao và có bóng râm”. nghiên cứu mới về phát hiện sớm bệnh phấn trắng, được công bố trên tạp chí Biosystems Engineering.
Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu của UF/IFAS đã sử dụng hệ thống cảm biến gắn trên máy bay không người lái để thu thập dữ liệu quang phổ về bệnh phấn trắng trên bí mùa hè trên các cánh đồng và phòng thí nghiệm của Trung tâm Giáo dục và Nghiên cứu UF/IFAS Tây Nam Florida.
Ampatzidis cho biết các nhà nghiên cứu của UF/IFAS đã sử dụng công nghệ không dựa vào các triệu chứng thị giác để phát hiện bệnh phấn trắng. Mắt người chỉ có thể nhìn thấy phần ánh sáng của quang phổ điện từ. Công nghệ này có thể “nhìn” được nhiều hơn. Vì vậy, các nhà nghiên cứu đã sử dụng nghiên cứu này để xác định các bước sóng tốt nhất để phát hiện bệnh phấn trắng sớm – trên những lá không có triệu chứng hoặc có biểu hiện triệu chứng sớm.
Các nhà nghiên cứu đã sử dụng máy học – một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo – có thể “học” từ dữ liệu quang phổ để phát hiện bệnh phấn trắng. Dữ liệu đến từ máy bay không người lái và hệ thống cảm biến trên mặt đất. Ampatzidis cho biết mô hình học máy được đào tạo đã xác định bệnh phấn trắng ở các giai đoạn phát triển bệnh khác nhau. Hệ thống máy học xây dựng một mô hình toán học để phát hiện bệnh phấn trắng mà không cần con người lập trình để làm theo các bước cụ thể.
Với hình ảnh và phân tích phản xạ quang phổ của lá bí, các nhà khoa học đã phát hiện được bột khoảng 95%. Trên thực tế, ngay cả khi không có các triệu chứng rõ ràng của bệnh, công nghệ này vẫn cho các nhà nghiên cứu thấy căn bệnh này với tỷ lệ 82% đến 89%.
Ampatzidis, cố vấn khoa của Jaafar Abdulridha, nhà nghiên cứu sau tiến sĩ của UF/IFAS, người đứng đầu cho biết: “Điều quan trọng là phải xác định sớm bệnh phấn trắng vì bệnh lây lan nhanh chóng và các tổn thương tăng kích thước, phát triển một lớp phủ bụi màu trắng hoặc xám”. nghiên cứu.
Pamela Roberts, giáo sư bệnh học thực vật UF/IFAS, cần dữ liệu từ các kỹ sư như Ampatzidis để giúp cô phát hiện bệnh ở giai đoạn sớm nhất. Cô so sánh nó với việc phát hiện sớm bệnh tật ở con người.
Roberts, đồng tác giả của nghiên cứu cho biết: “Việc phát hiện sớm bất kỳ vấn đề sức khỏe nào, dù ở người hay thực vật, sẽ mang lại cơ hội tốt nhất để kiểm soát nó thông qua can thiệp sớm”. “Tương tự như vậy, bệnh cây trồng dễ dàng được kiểm soát sớm hơn khi số lượng mầm bệnh ở mức thấp so với giai đoạn sau của dịch bệnh”.
Bà nói: “Ngoài ra, công nghệ này thực sự có thể làm giảm việc sử dụng thuốc xịt hóa học, bằng cách loại bỏ các ứng dụng có thể được thực hiện trước khi thực sự có bất kỳ căn bệnh nào cần kiểm soát”. “Vì bệnh phấn trắng là một vấn đề mãn tính trên bí ở phía tây nam Florida, nên vấn đề chỉ là khi nào chứ không phải liệu bệnh có xuất hiện hay không. Thời điểm chính xác của thuốc diệt nấm, dù là trong canh tác thông thường hay hữu cơ, có thể làm tăng hiệu quả của sản phẩm và giảm tổn thất.”
Các triệu chứng chính của bệnh phấn trắng là các đốm hoặc mảng trắng, thường xuất hiện trên lá. Chẩn đoán bệnh phấn trắng ở giai đoạn nhiễm bệnh sớm rất khó khăn vì triệu chứng xuất hiện ở những lá thấp hơn, trưởng thành hơn và thường bị các lá khác che phủ.
Ampatzidis cho biết: “Nói tóm lại, một căn bệnh có thể làm thay đổi đặc tính của lá và ảnh hưởng đến lượng ánh sáng phản chiếu từ lá ở những khu vực nằm ngoài quang phổ khả kiến mà con người không thể nhìn thấy”.
– Brad Buck, Đại học Florida