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新的AI技术创建合成图像以跟踪昂贵的入侵植物
一家工厂每年花费3500万美元的美国牧场主。现在，一组研究人员正在使用人工智能来控制它。
来源:英国物理学家网首页一家工厂每年花费3500万美元的美国牧场主。现在，一组研究人员正在使用人工智能来控制它。
卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的研究人员与蒙大拿州的一个保护牧场的科学家一起开发了一种方法，该方法训练机器学习模型，即使数据有限，也可以更有效地检测入侵物种。该研究发表在《科学数据》杂志上。
已发布一种侵入性的绿叶刺是一种有害的杂草，有小绿色的花朵，可能会对农场和自然生态系统造成严重破坏。它对牲畜有毒，它可以通过挤出本地植物来使整个干草虫变得不可食用。研究人员估计，该国的牛肉和干草生产每年造成超过3500万美元的损失。
有害杂草 本地植物，但成本远远超出了最重要的事情。随着放牧的降落，食物供应收紧了。随着入侵物种的传播，农药的使用升高。本地植物消失，传粉媒介和鸟类失去栖息地，更广泛的生态系统开始解散。从牧场中的杂草开始，可能会迅速成为对土地本身的威胁。
追踪，监测和最终根除入侵物种是农业，保护和生态学人员的优先事项，但是这项任务是耗时且昂贵的。 AI可以提供帮助，但科学家缺乏开发可以有效识别和监测这些植物的工具所需的数据。
“这些侵入性植物是一个严重的问题，” CMU计算机科学学院教师Ruslan Salakhutdinov说。 “多叶刺可能会破坏周围的生态系统。建立一个机器学习工具来帮助是一个棘手的问题，因为我们甚至在网上都没有大量数据。
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