Các nhà khoa học Mỹ sử dụng học máy để cảnh báo bệnh cây trồng theo thời gian thực

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Purdue đang tận dụng công nghệ AI và học máy tiên tiến để chuyển đổi nông nghiệp và quản lý môi trường. Những đổi mới của họ bao gồm phát hiện bệnh cây trồng theo thời gian thực sử dụng các mô hình bán giám sát, có khả năng nhận diện các bệnh hiếm từ dữ liệu hạn chế, giúp phản ứng nhanh hơn với các đợt bùng phát và giảm việc sử dụng hóa chất. Các công cụ AI này được thiết kế để hoạt động hiệu quả trên các thiết bị tiêu thụ điện năng thấp như drone và máy kéo tự động, tạo điều kiện cho việc giám sát thực địa theo thời gian thực mà không cần kết nối liên tục. Ngoài ra, các nhà khoa học Purdue còn sử dụng AI để phân tích hệ sinh thái đô thị thông qua dữ liệu viễn thám và hình ảnh LiDAR, khám phá các mô hình mà mắt thường không thể nhìn thấy nhằm cải thiện điều kiện sống đô thị. Trong lĩnh vực nông nghiệp, AI cũng được áp dụng để nâng cao dự báo năng suất cây trồng và khả năng chống chịu với biến đổi khí hậu. Ví dụ, các mô hình học máy kết hợp mô phỏng năng suất lúa dưới các kịch bản khí hậu tương lai, cải thiện đáng kể độ chính xác. Các công cụ như nền tảng “Netflix cho cây trồng” đề xuất các loại cây trồng tối ưu dựa trên dữ liệu đất và nước, hỗ trợ nông dân và các nhà hoạch định chính sách đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác. Hơn nữa, Purdue đã phát triển một robot y tế được trang bị AI có khả năng bơi bên trong dạ dày bò để...