П’ятниця, 22 Листопада, 2024

Не покладайтеся на розпізнавання рослин смартфоном: точність додатків близько 4%

Якщо вам доводиться стикатися з рослинами, особливо отруйними – не покладайтеся на додатки, що розпізнають рослини. Існує багато таких програм для смартфонів, які призначені для ідентифікації рослин за фотографіями, але тести показали, що більшість із них дуже не точні.

Джулі Пікок з Університету Лідса, Великобританія, та її колеги оцінили шість найпопулярніших програм: Google Lens, iNaturalist, Leaf Snap, Pl@ntNet, Plant Snap і Seek. Кожним додатком вони намагалися ідентифікувати 38 видів рослин у їхньому природному середовищі існування в чотирьох місцях Ірландії. Команда виявила, що деякі програми отримали дуже низькі оцінки, тоді як навіть найкращі не досягли 90-відсоткової точності.

«Є багато причин, чому важливо, щоб додатки були точними, або люди знали, що ці додатки є довідниками, але точно не ідеальними», — говорить Пікок. Наприклад, люди можуть помилково визначити важливі місцеві види як інвазивні та видалити їх зі своїх садів або споживати потенційно небезпечні дикі рослини, вважаючи їх нешкідливим різновидом.

Але Пікок не вважає, що люди не повинні використовувати ці програми, якщо вони розуміють обмеження. «Вони мають величезний потенціал для того, щоб люди почали більше залучатися до рослин», — каже вона.

Додатки використовують алгоритми штучного інтелекту, навчені на величезній кількості фотографій рослин із підписами. Під час навчання штучний інтелект вчать розпізнавати не тільки навчальні фотографії, але й виявляти схожість між ними та новими фотографіями, що дозволяє ідентифікувати рослини.

Загалом усі додатки краще розпізнавали квіти, ніж листя, що, на думку дослідників, пов’язано з більшою різноманітністю форм і кольорів, і таким чином штучний інтелект цих додатків отримує більше підказок. Але це було не завжди так. Додаток iNaturalist зміг правильно визначити лише 3,6% квітів і 6,8% листя. Plant Snap правильно визначив 35,7% квітів і 17,1% листя. Найвищу точність досягнув Pl@ntNet — 88,2 відсотка.

Євген
Євген
Євген пише для TechToday з 2012 року. Інженер за освітою. Захоплюється реставрацією старих автомобілів.

Vodafone

Залишайтеся з нами

10,052Фанитак
1,445Послідовникислідувати
105Абонентипідписуватися