加纳测试用于识别作物病害和害虫的AI平台——MyJoyOnline
加纳开始试点Ndua Analytics平台，该平台根据植物症状描述，向农民提供可能的诊断结果，以及治疗、预防和后续作物管理建议。该工具由加纳大学研究助理兼YARA Research Fellow Nana Benyin Eboe Nyamekye Essel-Biney开发，MyJoyOnline报道。
针对三种作物的试点
目前，Ndua Analytics正在用于玉米、木薯和番茄的测试。例如，农民可以在系统中选择番茄，并描述叶片上的黄色斑点。该平台会分析输入的观察结果，并给出可能的诊断，包括病害或虫害。
与其他一些农业AI工具不同，这项开发成果不需要上传植物照片，主要依据症状描述运行。开发者表示，低质量的摄像头、移动或阴影可能影响基于图像诊断的可靠性。文本方法还使得能够利用相对有限的数据集开发该模型。
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语言与进一步发展
该平台使用语音技术和翻译，以英语和加纳的一种当地语言提供答复。这将使难以阅读英语或理解专业农业术语的农民更容易使用该服务。作者提到的开发困难包括处理农业信息以便模型能够正确理解，以及缺乏当地语言的数据集。
气象学家、利兹大学客座教授Benjamin Lamptey指出，有利的天气条件可能促使季节性害虫在意想不到的时间出现。他认为，人工智能可用于识别它们可能出现的时期，但要取得实际效果，研究人员、机构和气候信息使用者必须开展合作。
未来，Nana Essel-Biney计划在Ndua Analytics中加入水稻、洋葱、生姜和大蒜，考虑病害和害虫传播方面的地理差异，并扩大加纳语言的范围。当前版本可通过链接访问，开发者未来计划增加登录系统。
