Die Maniokpflanze ist das am häufigsten angebaute Wurzelgemüse der Welt. Sie bildet einen wichtigen Nahrungsbestandteil für hunderte Millionen von Menschen in Lateinamerika, Afrika und Asien. Dementsprechend bedrohlich sind Krankheiten und Schädlingsbefall. Oft müssen sich Bauern in Entwicklungsländern dabei auf die Expertise von wenigen Experten verlassen, um Befall frühzeitig zu erkennen.

Das könnte sich bald ändern, berichtet Wired. Forschern der Penn State University, Pittsburgh University und des Instiuts für tropische Agrikultur im tansanischen Daressalam ist es gelungen, eine Künstliche Intelligenz (KI) so zu trainieren, dass sie zwei gängige Gefahren für den Maniok mit extrem hoher Genauigkeit erkennen kann. Eine weitere Besonderheit: Sie kommt mit der Rechenpower von Smartphones aus.

Tensorflow light

Lernfähige Algorithmen bringt man üblicherweise in Zusammenhang mit sehr leistungsfähigen Computern. Doch für ihren Zweck konnten die Wissenschaftler ein neurales Netzwerk namens "Inception v3" umsetzen, das auf Googles Tensorflow basiert.

Üblicherweise arbeiten neurale Netzwerke mit hunderten Millionen Parametern und hunderten Milliarden sekündlichen Fließkommastellenberechnungen (Flops) pro Sekunde. Die verschlankte Variante kommt mit 25 Millionen Parametern und elf Milliarden Flops aus.

Lerntransfer

Um gesunde und kranke Pflanzen zu unterscheiden, musste man das Netzwerk auch nicht mit Millionen an Bildern füttern – zumal man gar nicht ausreichend Fotomaterial zur Verfügung gehabt hätte. Stattdessen machte man sich die Fähigkeit der KI zum "Lerntransfer" zunutze. Ein System, das in der Lage ist, bestimmte Dinge zu erkennen, kann andere Dinge anhand viel weniger Daten ebenfalls zu erkennen lernen.

Im Endeffekt wurden 2.756 Bilder von Maniok-Blättern eingespeist und das System anschließend darauf trainiert, gesunde Blätter von jenen zu unterscheiden, die von der Braunstreifenkrankheit betroffen oder von Rotlausbefall geplagt waren. Ersteres Problem konnte die KI mit einer Genauigkeit von 98 Prozent, zweiteres mit 96 Prozent identifizieren.

Hohes Potenzial

Damit arbeitet sie nicht nur so gut, wie erfahrene Bauern, sondern bietet darüber hinaus auch das Potenzial, Alarm zu schlagen, wenn eine in der Region bislang nicht aufgetretene Pflanzenkrankheit Einzug hält. Im Zeitalter der Globalisierung steigt auch die Geschwindigkeit, mit der sich Krankheitserreger und Schädlinge verbreiten. Technologische Unterstützung kann hier einen wichtigen Beitrag zur Lebensmittelsicherheit leisten, zumal auch billigere Smartphones immer leistungsfähiger werden, so die Forscher.

Ihre Technologie ließe sich beispielsweise in eine App einbinden und sei dann jederzeit verwendbar. Abseits vom Telefon und dessen Stromversorgung könne die KI unabhängig arbeiten. Alle Berechnungen erfolgen lokal, eine Internetanbindung ist nicht erforderlich. Zudem beschränkt sich das Potenzial nicht nur auf Maniok – der Algorithmus soll sich auch leicht auf Krankheiten anderer Pflanzen trainieren lassen. (red, 02.10.2017)