Come l'intelligenza artificiale può aiutare a mettere in guardia i nematodi

I ricercatori useranno l'intelligenza artificiale nel tentativo di identificare i nematodi (di tipo distruttivo e benefico) in modo più rapido e accurato.

Sapevi che i nematodi parassiti causano ogni anno 125 miliardi di dollari di danni all'agricoltura in tutto il mondo? Gli abitanti sotterranei con un appetito vorace hanno una copertura efficace, ma gli scienziati dell'Università della Florida potrebbero aver trovato un nuovo modo per far luce sul problema.

La ricerca, guidata da Peter Di Gennaro, un professore assistente UF / IFAS di entomologia e nematologia, e Alina Zare, professore all'Herbert Wertheim College of Engineering e direttore del Machine Learning and Sensing Lab di UF, è tra i 20 progetti per ottenere $ 50,000 ogni anno attraverso l'UF Artificial Intelligence Research Catalyst Fund.

"Abbiamo gli algoritmi di intelligenza artificiale già sviluppati, ma non per questo problema", afferma Zare. "Dovremo applicarli alle immagini dei nematodi e sviluppare e convalidare ulteriormente l'algoritmo per questo problema".

I coltivatori hanno bisogno di un modo rapido per identificare i nematodi parassiti delle piante nel loro terreno per decidere un ciclo di trattamento, dice DiGennaro. L'intelligenza artificiale potrebbe aiutare con questa diagnosi iniziale del nematode, rendendo più rapido ed economico sapere quali tipi di nematodi si trovano nei loro campi e potenzialmente salvare i coltivatori dall'utilizzo di metodi di gestione costosi o dalla perdita di raccolti a causa di problemi di nematodi non diagnosticati.

I colleghi di DiGennaro al Laboratorio di analisi dei nematodi UF / IFAS riceve circa 7,000 campioni ogni anno da coltivatori commerciali, residenti e campi da golf in Florida. Gli specialisti di laboratorio prevedono di visualizzare ogni campione con un microscopio digitale, che catturerebbe circa 15,000 immagini per campione, afferma DiGennaro.

La tecnologia AI ha il potere di automatizzare alcuni dei processi attualmente eseguiti manualmente, afferma Zare. Per accelerare il processo di identificazione dei nematodi, DiGennaro e Zare creeranno un algoritmo di apprendimento automatico.

Se il progetto avrà successo, gli scienziati potrebbero anche dire ai coltivatori quali pratiche di gestione sarebbero più adatte da utilizzare per proteggere i loro raccolti.

Attualmente, i coltivatori utilizzano diversi metodi per controllare i nematodi. Il più diffuso è attraverso i nematocidi, che di solito mettono nel terreno prima di piantare il raccolto. Altre tecniche includono colture in crescita che resistono ai nematodi, colture rotanti e utilizzo controllo biologico opzioni come funghi e batteri per mangiare i nematodi.

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