Para abordar este problema, los científicos de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL, Suiza) y de la Universidad Estatal de Pensilvania (EEUU) han publicado 50.000 imágenes de libre acceso de cultivos infectados y sanos. Las imágenes permitirán a los expertos en aprendizaje automático desarrollar algoritmos que diagnostiquen automáticamente la enfermedad de un cultivo en forma de aplicación.
La idea de Marcel Salathé, de la EPFL, y David Hughes, de Penn State, es proporcionar a los desarrolladores de software la “materia prima” para construir algoritmos de aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una forma de cálculo que detecta patrones en un determinado conjunto de datos con el fin de hacer inferencias en otro conjuntos de datos similar.
Ahora, algoritmos con suficiente precisión serán incorporados en aplicaciones de teléfonos inteligentes, que permitirán a los agricultores tomar fotos de sus cultivos infectados y obtener un diagnóstico instantáneo y asesoramiento sobre el tratamiento.
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