Chronic Sickness, une IA qui diagnostique la santé des plantes de cannabis
Plantes cannabis — L’œil humain et son apprentissage automatique pourraient être la clé d’une nouvelle intelligence artificielle très spécifique. Cette IA présentée au festival underground du hacking (DEFCON), serait en mesure de diagnostiquer la santé des plantes de cannabis. Chronic Sickness, peut déterminer si vos plantes sont plus ou moins malades. Et, avant même que le problème se pose à l’œil humain…
Le hacking au service de la santé de vos plantes
Le DEFCON est la conférence mondiale des pirates informatiques, et du hacking. Cette année, un entrepreneur nous dévoile une technologie qui pourrait révolutionner le paysage du cannabis. Au séminaire « DIY cannabis tech » au Cannabis Village de la DEFCON, Mashable nous rapporte qu’une machine utiliserait l’apprentissage pour identifier les plantes de cannabis malades.
Le projet, appelé Chronic Sickness (Maladie chronique), a été inspiré par des les informaticiens de Stanford qui ont créé un algorithme de diagnostic artificiellement intelligent pour le cancer de la peau. La prouesse technologique correspond à la performance des dermatologues certifiés.
Le site de Moreno, Chronic Sickness est similaire en ce sens. A l’image d’une application, le site permet aux visiteurs de téléverser une photo d’une plante de cannabis et de recevoir un score de santé.
« La Chronic Sickness est un projet visant à créer un outil de diagnostic à l’échelle humaine pour les plantes de cannabis », nous indique le site Web.
Chronic Sickness
L’outil fonctionne en introduisant des images correctement identifiées par l’IA. On lui indique celles qui sont saines et celles qui le sont pas. Et par répétition, le programme est alors capable de faire ses propres distinctions.
L’IA a commencé avec 3 000 images de référence. Le modèle actuel ne pas dire exactement si la plante est malade ou non. En apportant au projet, plus d’images avec des étiquettes plus spécifiques, l’IA sera en mesure d’identifier précisément ce qui affecte la plante. Et, bien avant qu’il ne soit trop tard pour la sauver…
« Faisons un modèle prédictif et gratuit sur la maladie du cannabis », a-t-il déclaré à la foule du DEFCON.
Avec un ensemble de données d’informations suffisamment solides, Moreno pense que Chronic Sickness sera l’outil nécessaire pour identifier les plantes de cannabis malades.
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