By Fred Alcober, Google AI
編者按： 我們的開源機器學習平臺 TensorFlow，它就像圖書館一樣對任何人開放。企業、非營利組織、研究人員和開發者們已經在用一些很酷的方式使用了 TensorFlow，我們一直在 Google Keyword Blog 上分享這些故事。以下就是其中之一。
在今年 Google I/O 大會上 ，大家看到了高中學生 Shaza Mehdi 和 Nile Ravenell 開發的 PlantMD。這款應用可以讓您運用 TensorFlow 來探查植物病害。這些年輕的研究者們在幫助農民的道路上並不孤單。PlantMD 的機器學習模型受到來自 PlantVillage 的一個數據集啟發。而 PlantVillage 則是一家隸屬賓夕法尼亞州州立大學的研究和開發機構，它創造了一款名叫 Nuru 的應用，Nuru 在斯瓦希里語中意為“光明”，該應用能夠幫助農民種植出質量更好的木薯。木薯是非洲超過五億人口的日常食物來源。
木薯有著耐乾旱的特點，並且對土壤的需求量極小，因此它是嚴酷氣候環境條件下的理想作物，但同時它也容易受到病蟲害的侵擾。由於發病作物的症狀發展緩慢，農民很難及時診斷農作物出現的問題。
PlantVillage 和國際熱帶農業研究所（IITA）利用機器學習，共同開發了一套可以幫助農民高效甄別和控制農作物病害的解決方案。他們通過標註數以萬計的木薯作物圖片，識別和區分各種病害，並利用 TensorFlow 來訓練機器學習模型。該模型學會識別病害之後就被應用於 app 當中。農民只需要將手機鏡頭對準木薯葉片，app 就能識別出這株作物有無病害。如果有，它還能給出最佳的處理建議。
圖為一片有病害的木薯葉片。木薯是超過五億人的日常食物來源。
坦桑尼亞的農民正在利用 Nuru 更好地管理木薯種植。
只要將你的手機攝像頭對準木薯葉片，Nuru 就能明確地識別出作物上的病害。
PlantMD 和 Nuru 是農業發展大趨勢的縮影。不論是荷蘭的奶農，日本的黃瓜種植者，還是坦桑尼亞種植木薯的農民們，或是你社區裡的園丁，AI/ML 正在不斷為全球各地的農民提供幫助。
AI/ML 正在農業的土壤裡生根發芽。
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