AI图像识别技术 助农业种植对抗病虫害

全球进入物联网(IoT)时代，各种应用技术逐渐趋于成熟的驱动下，影响农业发展，透过区块链(Blockchain)人工智能(AI)、云端运算等技术创新，使农业走向智慧化且精准化，推动新一代产业变革，进而改善传统农业生产的工作模式。

AI应用范围越来越广泛，这对偏远的农村地区来说大有帮助，农民可使用移动装置监测农场、了解卫星图像和气候信息，有效协助进行更好的农务决策，AI也正成为防治作物病虫害的第一道防线。

来自印度Imayam农业技术研究所(IIAT)、德州农工大学与非洲的研究团队开发一款AI工具及应用程序Tumaini，来检测香蕉疾病与病虫害，能迅速阻止疫情爆发。

不仅如此，科学家整合深度学习、图像识别技术，该工具能将数据自动上传到系统以进行大规模监视和控制。Tumaini易用性高，未来有望扩大部署至全球香蕉种植者。

据了解，这款AI工具在刚果、印度、贝南、乌干达、哥伦比亚与中国的测试已达到90%的成功检测率。科学家表示，计划建立由卫星驱动并联动全球网络，来控制疾病与虫害爆发，而研究结果已发表在2019年8月《植物方法》期刊中。香蕉是全世界都受欢迎的水果，也是许多农民主要的收入来源。根据联合国发表的报告显示，到了2050年，地球上将约有97亿人口，届时会发生粮食供应不足、供应日趋紧张等严重的问题，而目前部分国家还是仰赖国际进口来确保其粮食。

至2050年，发展中国家的谷物净进口量从2008~2009年的1.35亿公吨增加1倍以上至3亿公吨。然而，近年来的细菌性委凋病(Xanthomonas wilt)、香蕉黄叶病(Fusarium oxysporum)以及香蕉叶斑病(Black sigatoka)等病害虫严重损害作物。一旦发生疫情，农民将损失惨重，甚至于血本无归。

香蕉黄叶病热带4号(Panama disease TR4)入侵亚洲与非洲各地，造成上亿美元的损失，印尼1.21亿美元、台湾2.53亿美元与马来西亚1,410万美元。此外，2013年莫桑比克北部种植园沦陷，受影响的作物数量多达57万株以上。

对此，研究人员Michael Selvaraj指出，世界各地的农民都尽量保护他们的农作物免受病虫的侵害。关于低收入国家香蕉病虫害的信息鲜少，但像Tumaini的AI智慧工具出现，有效改善作物监测、快速控制和减轻农民负担，并协助农民降低生产损失。