Wissenschaftler der Eidgenössischen Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) und der Penn State University haben einen Computerlernalgorithmus für die Erkennung von Pflanzenkrankheiten trainiert. Dabei griffen sie auf Deep Learning zurück, eine Form des maschinellen Lernens, bei der Algorithmen für das Erkennen von Muster in grossen Datensätzen genutzt werden. Dem Algorithmus wurden mehr als 50.000 Fotos von kranken Pflanzen gezeigt. Nun hat er gelernt, die Krankheiten mit einer Genauigkeit von 99,35 Prozent zu identifizieren, wie die EPFL in einer Mitteilung schreibt.
Der Algorithmus soll nun in eine App für Mobiltelefone intergiert werden. Landwirte können dann ein Foto von der kranken Pflanze machen. Anhand dessen stellt die App eine Krankheitsdiagnose auf.
„Wir sind davon überzeugt, dass dieser Ansatz eine zukunftsträchtige weitere Methode für die Prävention von Ernteverlusten sein wird“, erklärt David Hughes von der Penn State University. Ziel ist es, die App allen Landwirten zur Verfügung zu stellen. In der Zwischenzeit wollen die Forscher den Algorithmus noch intelligenter machen. Dazu wollen sie ihm noch mehr Fotos zeigen, die in natürlichen Bedingungen geschossen wurden. Ausserdem sollen Faktoren wie Standort und Wetterbedingungen berücksichtigt werden. ssp