Chào mừng Quý độc giả đến với trang thông tin điện tử của Viện Khoa học Kỹ thuật Nông nghiệp miền Nam

Tin nổi bật
Thành tích

Huân chương Ðộc lập

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Huân chương Lao động

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Giải thưởng Nhà nước

- Nghiên cứu dinh dưởng và thức ăn gia súc (2005)

- Nghiên cứu chọn tạo và phát triển giống lúa mới cho xuất khẩu và tiêu dùng nội địa (2005)

Giải thưởng VIFOTEC

- Giống ngô lai đơn V2002 (2003)

- Kỹ thuật ghép cà chua chống bệnh héo rũ vi khuẩn (2005)

- Giống Sắn KM 140 (2010)

Trung tâm
Liên kết website
lịch việt
Thư viện ảnh
Video
Triển vọng giống đậu nành HLĐN910 trên đất trồng tiêu

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  10
 Số lượt truy cập :  22001406
Ứng dụng tí tuệ nhân tạo để bảo vệ loại quả được yêu thích nhất thế giới
Thứ năm, 22-08-2019 | 08:46:56

Chuối (stock image). Ảnh: © Worawut / Adobe Stock

 

Các công cụ được trang bị trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng trở nên dễ tiếp cận hơn. Đây là tin tốt cho những nông hộ sản xuất nhỏ, những người có thể sử dụng các công nghệ cầm tay để vận hành trang trại của mình hiệu quả hơn, liên kết chúng với thị trường, các nhân viên khuyến nông, hình ảnh vệ tinh và thông tin về khí hậu. Công nghệ này cũng đang trở thành lá chắn đầu tiên chống lại sâu bệnh hại cây trồng có khả năng phá hủy mùa màng của họ.
 

Một thiết bị điện thoại thông minh mới được phát triển cho người nông dân trồng chuối kiểm tra dấu hiệu của năm bệnh chính và một loại sâu hại phổ biến trên chuối. Trong thí nghiệm ở Colombia, Cộng hòa Dân chủ Congo, Ấn Độ, Benin, Trung Quốc và Uganda, công cụ trí tuệ nhân tạo này cho thấy tỷ lệ phát hiện thành công sâu bệnh hại là 90%. Các nhà nghiên cứu đã phát triển công nghệ cho biết, công trình này là một bước tiến tới việc tạo ra một mạng lưới kết nối toàn cầu, được hỗ trợ bởi vệ tinh để kiểm soát dịch bệnh và sâu hại. Phát hiện được công bố trong tuần này trên tạp chí Plant Methods.
 

Michael Selvaraj, tác giả chính, người đã phát triển công cụ này với các đồng nghiệp từ Bioversity International ở Châu Phi cho biết “Nông dân trên thế giới đấu tranh để bảo vệ cây trồng của họ khỏi dịch hại. Có rất ít dữ liệu về sâu bệnh hại chuối đối với các nước thu nhập thấp, nhưng một công cụ AI như là công cụ trí tuệ nhân tạo này mang lại cơ hội cải thiện khả năng giám sát cây trồng, nỗ lực giảm thiểu và kiểm soát nhanh chóng dịch hại và giúp những người nông dân ngăn ngừa những tổn thất trong sản xuất”.
 

Chuối là loại trái cây phổ biến nhất thế giới và với dân số toàn cầu đạt 10 tỷ vào năm 2050, áp lực sản xuất đủ thực phẩm đang gia tăng. Ước tính đến năm 2050, nhập khẩu ngũ cốc ròng của các nước đang phát triển sẽ tăng hơn gấp đôi từ 135 triệu tấn trong năm 2008/09 lên 300 triệu vào năm 2050. Chuối là một loại lương thực thiết yếu cho nhiều gia đình, là nguồn dinh dưỡng và nguồn thu nhập quan trọng. Tuy nhiên, dịch hại và bệnh – bệnh héo do vi khuẩn Xanthomanas hại chuối, bệnh héo rũ do nấm Fusarium, bệnh đốm lá (hoặc gọi là Black sigatoka, đe dọa gây thiệt hại chuối. Và một khi dịch bệnh bùng phát xảy ra thì những tác động đến sinh kế của các nông hộ sản xuất nhỏ có thể sảy ra.

Trong một số ít trường hợp đã ước tính thiệt hại do 4 chủng nấm Fusarium Tropical lên tới 121 triệu đô la Mỹ ở Indonesia, 253,3 triệu đô la Mỹ ở Đài Loan và 14,1 triệu đô la Mỹ ở Malaysia (Aquino, Bandoles và Lim, 2013). Ở Châu Phi, nơi nấm được ghi nhận lần đầu tiên vào năm 2013 tại một vườn ở phía bắc Mozambique, số lượng cây có triệu chứng bệnh đã tăng lên hơn 570.000 cây vào tháng 9/2015.
 

Công cụ trí tuệ nhận tạo này được tích hợp vào một ứng dụng (app) có tên Tumaini - có nghĩa là "hy vọng" trong tiếng Swahili - và được thiết kế để giúp người nông hộ nhỏ trồng chuối phát hiện nhanh chóng sâu bệnh hại, liên kết họ với nhân viên khuyến nông và ngăn chặn dịch hại bùng phát.  Nó cũng có thể tải dữ liệu lên hệ thống toàn cầu để theo dõi và kiểm soát ở quy mô lớn.
 

Guy Blomme từ Bioversity International nhận xét “Nói chung độ chính xác cao đạt được trong khi đánh giá phiên bản beta của ứng dụng này cho thấy rằng Tumaini là cần thiết để trở thành công cụ phát hiện dịch hại sớm rất có ích lợi”. “Nó có tiềm năng to lớn để cuối cùng đưa vào một ứng dụng (app) di động hoàn toàn tự động, tích hợp với hình ảnh máy bay không người lái và ảnh vệ tinh để giúp hàng triệu người nông dân trồng chuối ở các nước thu nhập thấp có thể truy cập kịp thời thông tin về các bệnh hại cây trồng”.

Học sâu (Deep learning)

 

Những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ nhận dạng hình ảnh đã khiến ứng dụng Tumaini trở nên khả thi. Để xây dựng nó, các nhà nghiên cứu đã tải lên 20.000 hình ảnh mô tả các triệu chứng sâu bệnh hại khác nhau. Với thông tin này, ứng dụng sẽ quét (scan) hình ảnh các bộ phận của quả, buồng chuối hoặc cây để xác định bản chất của bệnh hại hoặc sâu hại. Sau đó, nó cung cấp các bước cần thiết để giải quyết các bệnh cụ thể. Ngoài ra, ứng dụng cũng ghi lại dữ liệu, bao gồm cả vị trí địa lý và đưa dữ liệu vào cơ sở dữ liệu lớn hơn (database).
 

Các mô hình phát hiện bệnh hại cây trồng hiện  tập trung chủ yếu vào các triệu chứng trên lá và chỉ có thể hoạt động chính xác khi hình ảnh các lá rời ra trên phông nền rõ rệt (plain background). Điểm mới lạ trong ứng dụng này là nó có thể phát hiện các triệu chứng trên bất kỳ bộ phận nào của cây trồng và được xử lý để có khả năng đọc được những hình ảnh chất lượng thấp hơn, bao gồm hình ảnh có phông nền bị nhiễu, bởi các loại cây hoặc lá khác, để tối đa hóa độ chính xác.

 

“Đây không chỉ là ứng dụng” Selvaraj nói. “Mà nó còn là công cụ đóng góp cho hệ thống cảnh báo sớm hỗ trợ trực tiếp những người nông dân, giúp cho họ bảo vệ cây trồng tốt hơn và đưa ra quyết định để giải quyết vấn đề an ninh lương thực”.

 

Nguyễn tiến Hải theo Sciencedaily.

Trở lại      In      Số lần xem: 388

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
  • Bản đồ di truyền và chỉ thị phân tử trong trường hợp gen kháng phổ rộng bệnh đạo ôn của cậy lúa, GEN Pi65(t), thông qua kỹ thuật NGS
  • Bản đồ QTL chống chịu mặn của cây lúa thông qua phân tích quần thể phân ly trồng dồn của các dòng con lai tái tổ hợp bằng 50k SNP CHIP
  • Tuần tin khoa học 479 (16-22/05/2016)
  • Áp dụng huỳnh quang để nghiên cứu diễn biến sự chết tế bào cây lúa khi nó bị nhiễm nấm gây bệnh đạo ôn Magnaporthe oryzae
  • Vai trò của phân hữu cơ chế biến trong việc nâng cao năng năng suất và hiệu quả kinh tế cho một số cây ngắn ngày trên đất xám đông Nam Bộ
  • Tuần tin khoa học 475 (18-24/04/2016)
  • Vi nhân giống cây măng tây (Asparagus officinalis L.)
  • Thiết lập cách cải thiện sản lượng sắn
  • Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo hạn hán cho Việt Nam với thời hạn đến 3 tháng
  • Liệu thủ phạm chính gây nóng lên toàn cầu có giúp ích được cho cây trồng?
  • Tuần tin khoa học 478 (09-15/05/2016)
  • Sinh vật đơn bào có khả năng học hỏi
  • Côn trùng có thể tìm ra cây nhiễm virus
  • Bản đồ QTL liên quan đến tính trạng nông học thông qua quần thể magic từ các dòng lúa indica được tuyển chọn
  • Nghiên cứu khẳng định số loài sinh vật trên trái đất nhiều hơn số sao trong giải ngân hà chúng ta
  • Cơ chế di truyền và hóa sinh về tính kháng rầy nâu của cây lúa
  • Vật liệu bọc thực phẩm ăn được, bảo quản trái cây tươi hơn 7 ngày mà không cần tủ lạnh
  • Giống đậu nành chống chịu mặn có GEN gmst1 làm giảm sự sinh ra ROS, tăng cường độ nhạy với ABA, và chống chịu STRESS phi sinh học của cây Arabidopsis thaliana
  • Khám phá hệ giác quan cảm nhận độ ẩm không khí ở côn trùng
  • Phương pháp bền vững để phát triển cây lương thực nhờ các hạt nano
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD