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Google AI Impact Challenge: Der Ansatz dieser indischen Organisation könnte Baumwolle vor Schädlingen bewahren

Google hat sich für Wadhwani AI aus Indien entschieden, das AI verwendet, um das Problem des Schädlingsbefalls in Baumwollkulturen zu lösen, der eine der größten Herausforderungen für Landwirte des Landes darstellt.

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Künstliche Intelligenz ist in den letzten Jahren zu einem Kernbestandteil der Google-Produkte geworden und nimmt jedes Jahr einen wichtigen Teil der I/O-Keynote ein. Während das Unternehmen aggressiv auf den Einsatz von KI- und Machine-Learning-Modellen in seinen Produkten drängt, hat es auch gezeigt, was passiert, wenn KI in anderen Fällen eingesetzt wird, wobei das Gesundheitswesen ein prominentes Beispiel ist.

Zuvor hat Google gezeigt, wie seine Modelle des maschinellen Lernens, die die Sprungbretter für die KI-Technologie sind, dabei geholfen haben, diabetische Retinopathie genauer zu erkennen. In der diesjährigen Keynote zeigte Google auch, wie eines seiner Modelle für maschinelles Lernen helfen könnte, Lungenkrebs in einem frühen Stadium zu erkennen und möglicherweise mehr Leben zu retten.

Während der Keynote sprach Googles Head of AI Jeff Dean über die AI Impact Challenge des Unternehmens. Unser AI for Social Good-Programm bündelt unsere Bemühungen, mit KI einige der schwierigsten Probleme der Welt zu untersuchen und anzugehen. Für die Google AI Impact Challenge hat das Unternehmen 20 Organisationen ausgewählt, die künstliche Intelligenz einsetzen, um weltweit Probleme zu lösen.



Google hat sich für Wadhwani AI aus Indien entschieden, das KI verwendet, um das Problem des Schädlingsbefalls in Baumwollkulturen zu lösen, einer der größten Herausforderungen, mit denen Landwirte im Land konfrontiert sind. Das Unternehmen behauptet, dass das Fehlen des richtigen Wissens und der Mangel an Ressourcen dazu führen, dass Landwirte ihre Ernten ruinieren, indem sie das falsche Pestizid zur falschen Zeit oder zu viel davon verwenden.

Die Organisation möchte dieses Problem mithilfe von Modellen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen lösen, die verschiedene Arten von Schädlingen anhand von Fotos aus Schädlingsfallen, die von Landwirten aufgestellt wurden, identifizieren können.

Padmanabhan Anandann und Raghu Dharmaraju starteten das Projekt letztes Jahr in Indien im September um die Monsunzeit herum mit einigen Feldversuchen in Tamil Nadu.

Wenn wir über Indien sprechen, sind 60 Prozent der Bevölkerung Kleinbauern und ihre Familien. Nun, woher wissen sie, was sie mit ihren Ernten, Wasserpflanzen, wann sie Pestizide versprühen müssen und dergleichen tun? Dies geschieht hauptsächlich durch die großen Agrarprogramme, sagte Raghu indianexpress.com .

Er erklärte, dass allein in Maharashtra derzeit über 10.000 Erweiterungsarbeiter unterwegs sind, die Demo-Plätze besuchen, die Anzahl der Schädlinge im Auge behalten und sie zählen.

Sie verwenden auch Apps, aber sie müssen verschiedene Arten von Schädlingen manuell zählen und eingeben. Das geht in ein Rechenzentrum, in dem Experten jetzt diese manuell gezählten Schädlingsdaten haben, die oft nicht zuverlässig sind, weil diese Leute nicht das Know-how dafür haben rechtzeitig, erklärte er. Hier könnte die KI einige Probleme lösen, indem sie den Landwirten rechtzeitig Maßnahmen einräumt.

Ihre KI funktioniert, indem sie das Bild von Schädlingsfallen analysiert, was wiederum die Art des Schädlings zeigt und auch eine Warnung ausgibt, sich an den örtlichen Beamten zu wenden, wenn der Schädlingsbefall schwerwiegend ist oder je nachdem, wie schädlich ein Schädling ist.

Erst wenn sich ein Landwirt mit Experten in Verbindung setzt, können sie ihn durch die Sicherheitsmaßnahmen führen. Aber die KI-App gibt erste Informationen und lässt den Landwirt so schnell handeln. Sie sprechen also von zeitnahen, lokalisierten und umsetzbaren Ratschlägen, betonte er.

Wadhwani AI behauptet, Algorithmen entwickelt zu haben, die drei Hauptschädlinge erkennen können. Eine Felddemo in Zusammenarbeit mit der Better Cotton Initiative und der Regierung von Maharashtra wurde ebenfalls abgeschlossen. Das Unternehmen möchte bis Oktober dieses Jahres ein umfassenderes Tool zum Testen entwickeln und wird seine APIs und SDK-Kits als Open Source für andere verwenden.

Das Projekt befindet sich in der Entstehungsphase und ist derzeit Cloud-basiert. Damit es umfassend genutzt werden kann, muss es offline funktionieren, was in Vorbereitung ist, sagt er. Diese Modelle werden so weit komprimiert, dass sie tatsächlich offline am Telefon funktionieren, fügte Raghu hinzu.

Bisher wurden KI-Modelle für drei Schädlinge erstellt, aber das Unternehmen beabsichtigt, die Erkennung für drei weitere Schädlinge hinzuzufügen, die in den letzten Jahren als die meisten Schäden identifiziert haben. Dazu gehört auch der Pink Bollworm, der in der Erntesaison 2017/18 in Indien 50 Prozent der Baumwollernten vernichtet haben soll.

Eine weitere Herausforderung ist die zeitnahe Datenerfassung für die zu trainierenden Machine-Learning-Modelle. Anandann sagt, dass sie täglich rund 800 Fotos von Schädlingsfallen von Landwirten erhalten. Die Schädlingsfallen sind Teil des bestehenden Arbeitsablaufs, aber Landwirte verwenden manuelle Zählungen, um Schädlinge zu identifizieren, und nicht KI, was oft ungenau ist. Hier hofft das Duo, mit seinen Tools die größte Veränderung zu bewirken.

Haftungsausschluss: Der Autor ist auf Einladung von Google India in Kalifornien.