Inteligența artificială, adaptată pentru microscopia plantelor
Cercetătorii de la Universitatea din Queensland au dezvoltat un set de date de referință numit PlantMicro, destinat să îmbunătățească capacitatea modelelor lingvistice vizuale (VLM) de a interpreta imaginile microscopice ale plantelor. Software-ul este disponibil public pe GitHub.
Conform sursei citate, modelele lingvistice vizuale sunt utilizate pe scară largă în alte domenii ale microscopiei, dar întâmpină dificultăți în științele plantelor, unde nu pot analiza cu acuratețe detaliile celulare.
Tianqi Wei, student la doctorat, a explicat că aceste limitări împiedică utilizarea instrumentelor respective pentru descoperiri care ar putea avansa cercetarea în domenii precum securitatea alimentară și sustenabilitatea mediului.
PlantMicro integrează mii de imagini microscopice și utilizează mecanisme de instruire complexe pentru a testa capacitatea modelelor de a identifica, sorta și număra detalii minuțioase din plante și din bolile acestora.
Experimentele realizate cu ajutorul acestui set de date au arătat că modelele lingvistice vizuale, atât open-source, cât și cu sursă închisă, au performanțe slabe la identificarea gazdelor și bolilor plantelor, cu o acuratețe medie de aproximativ 30%. Potrivit lui Wei, aceste rezultate sunt marginal peste nivelul unei ghiciri aleatorii, ceea ce sugerează că modelele se confruntă încă cu provocări considerabile în identificarea tipurilor de gazdă sau patogen din probe microscopice.
Identificarea acestor lacune oferă informații esențiale pentru dezvoltatorii de inteligență artificială care lucrează la îmbunătățirea produselor destinate cercetării microscopice a plantelor.
Cercetarea a fost prezentată la Conferința Europeană de Viziune Computerizată (ECCV 2026), desfășurată la Malmö, Suedia, în perioada 8–12 septembrie. Software-ul a fost dezvoltat în colaborare cu Școala de Agricultură și Sustenabilitate Alimentară din cadrul Universității din Queensland și a fost parțial susținut de Corporația de Cercetare și Dezvoltare a Cerealelor (GRDC).
