大学生用AI“编织”补虫网,百度EasyDL成为农业“     DATE: 2019-12-31 22:48

三七,又名“金不换”,盛产于云南,有化瘀止血,活血定痛的功效,是我国传统名贵常用大宗中药材。民间将其与人参并称之为“北参南七”,因其生长周期长且生存条件苛刻而价格高昂。优质的三七需要三年以上的种植期,在这过程中,大量土传病菌导致病虫害高发,是种植户们非常头痛的问题。

近日,每日都要深入田间低头细致“巡逻”、查看是否有虫害的三七种植户们迎来了一个喜讯:由云南师范大学徐国秦同学开发出的“基于EasyDL物体检测的三七病虫害早期检测”系统,不仅在由教育部三大教指委、全国高等学校计算机教育研究会主办与百度等多方联合承办的2019“中国纳米材料生产高校计算机大赛人工智能创意赛”中脱颖而出,更验证了其落地性,未来计划在昆明晋宁三七种植园推广。这意味着,困扰农户们的“三七病虫害频发,成活难”的问题有了更省时省力的智能解决方案。

云南文山是广负盛名的三七产地,作为土生土长的云南女孩,徐国秦在一次生病中接触到了这一味药材,昂贵的价格让她不禁思考原因。通过搜索资料,徐国秦了解到,三七在整个生长过程中极易引发病虫害,加之其生长年限长,一轮种植后,土里存在的大量土传病菌,导致要在这片土地上种植其他农作物也变得非常艰难。常见三七病虫害有炭疽病、真菌性根腐、细菌性根腐、猝倒病、灰霉病等等,种类多达十几种。单纯倚靠人工检测,一方面耗费大量专业人力成本,另一方面也存在着效率低、发现晚等问题,对于三七的健康成长都是致命的。

那么,是否能开发一套检测系统在一定程度上来替代人工检测,以更快速更高效的方式对三七病虫害进行检测呢?在2019“中国高校计算机大赛人工智能创意赛”中,徐国秦接触到了零算法基础也能快速上手的EasyDL平台,开始了针对三七病虫害检测的AI探索之路。

在EasyDL的支持下,徐国秦只需收集丰富的图片数据,整理后在网页端上传,且对图片进行标注,同时再选择合适的模型与参数进行训练,就可以方便地获得一个可用模型,并直接部署到应用端。困难与波折固然不会缺席,但徐国秦解决问题的心是坚定的。在研发初期,受数据丰富性和平衡性的限制,徐国秦训练的模型的精度最高只有80%。为了达到植入数据的平衡,徐国秦多次只身前往三七园研究,拍摄了超过两千张照片,采集大量病虫害数据。最后,通过自己的研究与百度EasyDL技术人员的指导,徐国秦不断完善图片数据来获得更好的结果,最终将模型的识别精度拉到93%,大大提升了传统人工检测病虫害的效率。

据了解,EasyDL是基于百度飞桨(PaddlePaddle)——这款由百度自主研发,集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件、服务平台等为一体的开源深度学习平台,而打造出的“定制化训练及服务”平台。它可以让没有算法基础的用户基于自身需求,快速训练专属的定制化AI模型。在徐国秦参加的“中国高校计算机大赛人工智能创意赛”中,百度为零算法基础的赋能组选手们提供了EasyDL及EasyEdge两大技术平台,帮助选手快速上手,获得高精度的模型效果。针对具备深度学习基础知识的创新组参赛者,百度也提供了飞桨开源深度学习框架完成技术创意应用的开发。除了技术平台的支持,百度也为竞赛提供行业领先的专家技术指导,全面赋能学生在赛事中更便捷、高效地完成创意作品。

在此次比赛中,来自417所高校、1675支队伍在百度的技术支持下将AI创意一一落地,百度AI技术能力也被参赛学生们运用到了农业、林业、医疗、新零售、环保、公益、公共安全等多个与产业及生活息息相关的领域。如获得创新组特等奖的中南大学的“AI知肤宝”项目,基于临床图像和病史数据,构建了皮肤疾病全病种分类系统,解决了医疗资源不平均、看病难等问题,对智慧医疗有重要意义。而获得赋能组特等奖的大连理工大学的作品“指舞”,创新性地将现有的触摸识别人机交互方式,拓展到跟踪手指在桌子上滑动产生的声音信号进行识别,大大提高了智能家居的操控范围。

“我好像知道自己接下来要做什么了,通过这个项目,我对人工智能和编程都产生了前所未有的兴趣。”比赛为徐国秦打开了AI世界的大门。不仅于此,百度也凭借百度大脑AI开放平台的技术能力持续赋能开发者,立足于产业智能化转型中对于人才的实际需求,通过培训、竞赛等多项举措培养出越来越多的AI时代人才,帮助更多人以更高效、更灵活的方式实现深度学习的应用,将无穷的“想象”快速落地,创造更多的行业价值。未来,百度也将在AI人才培养上继续“加码”,为中国AI技术应用探索更多未知的边界。