Nova AI tehnika stvara sintetičke slike za praćenje invazivnih biljaka

Jedna biljka košta američke stočare 35 milijuna dolara godišnje. Sada tim istraživača koristi umjetnu inteligenciju kako bi to držao pod kontrolom.

Istraživači sa Sveučilišta Carnegie Mellon, zajedno sa znanstvenicima na ranču za očuvanje prirode u Montani, razvili su metodu koja obučava modele strojnog učenja za učinkovitije otkrivanje invazivnih vrsta, čak i s ograničenim podacima. Studija je objavljena u časopisu Scientific Data .

Jedna invazivna, lisnata mljekinja je štetni korov s malim zelenim cvjetovima koji može izazvati pustoš na farmama i prirodnim ekosustavima. Otrovna je za stoku, može učiniti cijele sijenice nejestivima istiskujući domaće biljke . Istraživači procjenjuju da godišnje uzrokuje gubitke veće od 35 milijuna dolara u proizvodnji govedine i sijena u zemlji.

Ali troškovi daleko nadilaze profitabilnost. Kako se pašnjaci smanjuju, zalihe hrane se smanjuju. Kako se invazivne vrste šire, upotreba pesticida raste. Autohtone biljke nestaju, oprašivači i ptice gube stanište, a širi ekosustav počinje se raspadati. Ono što počinje kao korov na pašnjaku može brzo postati prijetnja samom zemljištu.

Praćenje, praćenje i konačno iskorjenjivanje invazivnih vrsta prioritet je za one u poljoprivredi, očuvanju prirode i ekologiji, ali taj je zadatak dugotrajan i skup. Umjetna inteligencija mogla bi pomoći, ali znanstvenicima nedostaju podaci potrebni za razvoj alata koji može učinkovito identificirati i pratiti te biljke.