5.10.2016 11:51
Quelle: schweizerbauer.ch - sda
App
Mit App gegen Pflanzenkrankheiten
Forschende der ETH Lausanne haben einen lernenden Computeralgorithmus darauf trainiert, Pflanzenkrankheiten zu identifizieren. Den Algorithmus wollen sie nun in eine Smartphone-App integrieren, die Bauern künftig helfen soll, grössere Ertragsverluste zu verhindern.

Anhand von normalen Fotos individueller Pflanzen kann das System gesunde und kranke Pflanzen unterscheiden. Entwickelt haben es Forschende der ETH Lausanne (EPFL) gemeinsam mit Kollegen von der Penn State University in den USA im Rahmen des Projekts «PlantVillage». Sie stellten ihre Arbeit kürzlich im Fachblatt «Frontiers in Plant Science» vor, wie die EPFL mitteilte.

Datenbank mit mehr als 54'000 Fotos

Das System beruht auf sogenanntem «Deep Learning», einer Form des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen für das Erkennen von Mustern in grossen Datenmengen eingesetzt werden. Die Wissenschaftler verwendeten eine Datenbank mit mehr als 54'000 Fotos von kranken und gesunden Pflanzenblättern.

Dafür teilten die Forscher die Bilder einem von 38 Paaren aus Pflanze und Krankheit zu, beispielsweise Apfelbaum - Apfelschorf oder Tomate - früher Mehltau. Anschliessend trainierten sie den Algorithmus darauf, die Pflanze und die Krankheit (oder bei gesunden Pflanzen das Fehlen der Krankheit) zu erkennen. Das Ergebnis: Mit den insgesamt 14 Kulturpflanzenarten und 26 Pflanzenkrankheiten lag das System in 99,35 Prozent der Fälle richtig.

Hilfsmittel für Bauern und Gärtner

Die Entwicklung des Systems und das Training brauchten viel Rechenkapazität und Zeit. Nach der Trainingsphase arbeite das System beim Diagnostizieren jedoch sehr schnell und der Code sei klein genug, um als App auf ein Smartphone installiert zu werden, schrieb die EPFL. Die App soll dereinst Bauern und Gärtnern helfen, Pflanzenkrankheiten frühzeitig zu identifizieren.

Es bleiben jedoch noch Verbesserungsmöglichkeiten: Die bisher verwendeten Fotos waren alle unter kontrollierten Bedingungen bezüglich Licht und Farbe aufgenommen worden. Beim Einsatz im Alltag können die Schnappschüsse weniger optimal ausfallen. Daher erweitert das Forscherteam die Bilddatenbank nun auf rund 150'000 Fotos und ist dabei, das System zu optimieren.

«Angesichts der ständig steigenden Anzahl und Qualität der Sensoren mobiler Geräte glauben wir, dass die hochgenaue Diagnostik per Smartphone nur noch eine Frage der Zeit ist», liess sich David Hugues von der Penn State University in der Mitteilung zitieren. Schätzungen zufolge dürfte es 2020 rund fünf Milliarden Smartphones geben.

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