Машинное обучение для мониторинга насекомых и управления на конкретных участках

Машинное обучение и машинное зрение применяются в различных дисциплинах для автоматизации отбора проб и сельскохозяйственного производства. Эта технология может применяться для обнаружения, идентификации и подсчета вредителей, расширяя использование точного земледелия в энтомологии. Мы разработали фреймворки с моделями и прототипами веб-приложений, способных обнаруживать и подсчитывать вредителей в различных системах. Эти инструменты могут быть интегрированы в приложения и беспилотные летательные аппараты для управления на конкретных участках, что потенциально трансформирует традиционный мониторинг вредителей и принятие решений.

Иван Грихальва — доцент кафедры точного земледелия кафедры энтомологии Университета штата Луизиана. Он получил докторскую степень по энтомологии в Университете штата Канзас, специализируясь на точной борьбе с вредителями и цифровом сельском хозяйстве. Он также имеет сертификаты по геоинформационным системам (ГИС) и дистанционному зондированию. Его исследовательские интересы включают машинное обучение, ГИС и дистанционное зондирование, с особым акцентом на применении моделей машинного обучения для обнаружения насекомых, сорняков и болезней для использования в цифровых сельскохозяйственных инструментах и ​​робототехнике, которые повышают точность борьбы с вредителями. Иван также интересуется использованием дистанционного зондирования на основе ГИС для обнаружения и сохранения вредителей, что позволяет упростить управление как на местном, так и на ландшафтном уровне. Он опубликовал множество научных статей в различных журналах, в частности, освещая использование машинного обучения для автоматизации обнаружения объектов, что вносит значительный вклад в развитие автоматизации в различных дисциплинах.

Это мероприятие является частью серии академических семинаров Корнеллского университета по комплексной борьбе с вредителями, призванной повысить осведомленность о новых исследованиях и методах, способствующих комплексной борьбе с вредителями (ИБВ), и внедрить их во все виды борьбы с вредителями.