- 通过温室中的精准害虫检测，Bugmapper能够减少农药的使用量。
- Bugmapper仅需10秒即可识别每个陷阱中的害虫。
- TÜBİTAK资助了Bugmapper的开发，以促进更安全的食品生产。
土耳其开塞利正见证农业领域的突破，随着 Bugmapper 的开发，这是一种由埃尔吉耶斯大学教授 Handan Altınok 和 Alper Altınok 设计的新 AI 系统。该 AI 系统旨在检测和控制在温室中发生的农业害虫和疾病，大大减少了作为控制手段使用的农药量。
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基于 AI 的系统通过网络界面工作，并使用智能陷阱来检测番茄蛾、蓟马和粉虱等害虫。这些害虫粘在温室内部放置的陷阱上，收集的数据通过移动应用程序进行分析。然后信息传输到云环境中，AI 对害虫进行分类和映射，从而实现精确和有针对性的农药施用。
Bugmapper 获得害虫控制研究的支持和资金
土耳其科学技术研究委员会 (TÜBİTAK) 为 Bugmapper 的开发提供了近 900,000 里拉（27,590 美元）的支持，促进了埃尔吉耶斯科技园的持续研究和改进。埃尔吉耶斯大学植物保护系主任 Handan Altınok 强调，该系统通过建设性害虫控制减少化学残留物，在确保食品安全生产方面发挥着作用。
该系统在开塞利、约兹加特、阿菲永和梅尔辛的温室地区的实施，导致化学使用量在每个季节节省了 30% 到 50%。这种农药用量的减少对环境有益，并提高了农产品的质量和安全水平。
AI 以速度和效率改变害虫检测
Alper Altınok 强调了该系统在识别和预防田间局部问题方面的高效性。Bugmapper 系统独立于温室基础设施工作——它只需要一部手机及其相关应用程序。携带在肩上的便携式设备读取陷阱，从而使单个田间人员能够收集有关疾病和害虫的详细数据。这些信息立即在线传输进行分析。
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AI 系统大大减少了监测害虫所花费的时间。传统的粘性陷阱视觉计数非常费力，每个陷阱需要 5-10 分钟。另一方面，Bugmapper 每个陷阱只需 10 秒即可完成此任务。基于人工智能的网络应用程序随后显示包括害虫传播图、风险趋势和彩色编码地图在内的数据，使农民能够规划有效的控制策略。
这种先进的技术创新代表了向可持续农业实践迈出的重要一步，当整合到温室农业中时。通过减少对化学农药的依赖并增强害虫检测和管理，Bugmapper 有助于更健康的食品生产和环境保护。
Cryptopolitan 记者 Chris Murithi 报道
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克里斯·穆里蒂
Chris 是一位专注于加密货币与科技领域的作家及技术分析师。他拥有内罗毕大学的数学与计算机科学学位。他曾担任 On-Chain Media 和 Coin Edition 的内容撰稿人，现任职于 Cryptopolitan。
