配備AI的無人機正在改變農業中的害蟲防治，以減少食物浪費。研究人員現在正在使用AI尋找更好的方法來管理害蟲。意大利的摩德納大學和雷吉奧·艾米莉亞（Reggio Emilia）展示了AI如何改變農業。
用配備AI的無人機革新害蟲控制
使用人工智慧在無人機上是一種新方法農民戰鬥害蟲。使用AI，農民可以更準確地瞄準害蟲。他們關注的主要害蟲是棕色的臭蟲蟲，它損害了北美和南歐的果園。
農民可以使用配備AI-II的無人機更有效地保護農作物免受這些害蟲的侵害。害蟲在意大利造成了驚人的損失，2019年達到了近6.4億美元。
傳統方法（例如信息素陷阱，視覺採樣和掃描網狀）用於抗擊害蟲，但它們是勞動力密集的，對於大果園而言是不切實際的。
受到挑戰的驅動，有趣的工程報導說，摩德納大學生命科學系的副教授Lara Maistrello帶領一群研究人員找到了更多的時間和節能解決方案。
研究人員為無人機設計了一個自動飛行計劃，以從26英尺高的高度捕獲梨園的高分辨率圖像。無人機與人類觀察者相比，在這種海拔高度飛行對害蟲運動的破壞性較小。
有趣的是，當無人機接近時凍結反應，有助於捕獲該區域的清晰圖像。然後將這些圖像用於訓練AI模型以識別害蟲感染。
使用這些數據，訓練有素的模型在檢測臭蟲方面顯示出更高的效率，與從一開始訓練的模型相比，精度達到97％。
研究人員建議將這種方法應用於綜合的害蟲管理策略，提供可以適應不斷發展的環境和天氣狀況的準確預測。
配備AI的無人機正在改變農業中的害蟲防治，以減少食物浪費。 喬·雷德（Joe Raedle）/蓋蒂（Getty Images）
環境感測和平坦的光學鏡頭
在另一項研究中，紐約城市大學（CUNY），墨爾本大學，RMIT大學和ARC卓越變革元元光學系統（TMO）的科學家解決了彎曲光學鏡頭的障礙環境感應。
他們設計了一個由薄材料二氧化釩製成的平坦成像傳感器。除了小尺寸和輕巧的尺寸外，該傳感器還可以根據需要在精確的紅外成像和邊緣檢測之間切換。
澳大利亞RMIT大學工程學院的教授Madhu Bhaskaran解釋說，隨著過濾器的溫度的變化，二氧化釩從絕緣狀態轉變為金屬化狀態。這種偏移導致處理後的圖像從過濾的輪廓過渡到未經過濾的紅外圖像。
至關重要的是，傳感器系統可以在邊緣執行這些任務，從而消除了對大量數據存儲和能源密集型處理器的需求。用這項技術生產的平坦鏡片輕巧，小且消耗較少的功率。它們是在用無人機和衛星傳感應用中替換傳統鏡頭的理想選擇。
專家建議，這項技術可以通過迅速確定農作物的特定需求而不是採用廣義方法來幫助農民提高農作物產量。
灌溉節省成本，害蟲管理，肥料的使用也可以幫助使雜貨對於消費者負擔得起。
