У нас имеются музыкальные приложения, распознающие музыку. У нас имеются программы для организации фотографий, распознающие людей по их фотографиям. У нас вроде нет хороших программ, распознающих голоса в природе, определяющих грибы, животных и растения.  А может всё же есть? Вообще-то уже есть, и это не первоапрельская шутка (оригинальная статья на эстонском языке вышла как раз 1 апреля).  Программа Pl@ntNet распознаёт изображённое на фотографии растение по его цветку, листу, стеблю или плоду.

Это созданный во Франции определитель растений, который узнаёт флору Западной Европы. Выяснилось, что и эстонская растительность для этого искусственного интеллекта не чужда.

Особенно хорошо то, что математическое обеспечение сервера работает также в приложениях к  Android и IOS, т.о. любитель природы, горожанин или какой-нибудь турист могут прихватить с собой такой толковый телефон. Пользоваться им проще простого: вводишь фотографию (или ранее записанную, сделанную мобилем или находящуюся по какому-нибудь адресу в сети), сообщаешь это цветок, лист, стебель/ствол/крона/ или плод, сервер немного шевелит мозгами и предлагает наиболее вероятное соответствие. Иногда ответов несколько. Иногда, даже несколько десятков. Однако среди первых, как правило, одно из узнаваемых человеком похожих растений.  Таким образом, иногда следует добавить и личные умения анализировать, чтобы определить окончательно вид растения.

Это непрерывно обновляющийся алгоритм фото-анализа, который впервые был продемонстрирован общественности в 2013 году на 50-й международной сельскохозяйственной выставке в Париже. Программа непрерывно пополняется, в том числе и за счёт фотографий пользователей. Чем больше фотографий и подтверждений, что на фотографии изображено именно это растение, тем точнее происходит последующее определение.

В Западной Европе она определяет 6100 растений, однако в последнее время прибавились и другие районы, за счёт фотографий деревьев, кустов или цветов с разных путешествий, где стоит их вывешивать с добавлением их возможной ядовитости, съедобности, редкости или полезности. Например, прибавилась фауна Индийского океана и Южной Америки. В районе Амазонки хотя и расположены самые обильные на виды растение леса, однако,  в этой базе данных всего лишь  890 видов из этого района. Что поделать, начальная стадия. Несомненно этот список в ближайшее время будет пополняться и с большой скоростью в том числе и за счёт Южной Америки.

Нас же интересует, как работает искусственный интеллект на растениях Эстонии. Попробуем.

Это растение, произрастающее в Ида-Вирумаа вдоль дороги,  Pl@ntNet  определяет как Lamium Purpureum,  т.е. как яснотку пурпурную.

 

Найденное на верховом болоте Кодру в Ярва-Мадизе букет, по мнению машины Eriophorum Vaginatum,  т.е. пушица влагалищная!

 

Эти кисловатые красные ягоды были прошлой осенью на кусте вдоль поля в Мярьямаа. Неужели барбарис, из которого в старину изготавливали прочные палочки-зубья для граблей?

И именно так и есть. Искусственный интеллект считает также, Berberis Vulgaris,  т.е. барбарис обыкновенный.

 

Одним серьёзным орешком для французской программы оказалась ежевика, или ежевика сизая. Это ведь и в Эстонии не очень распространённое растение, поэтому очень любопытно, что же международный распознаватель растений нам предложит.

Так оно и есть, первый ответ неправильный. Предлагается Symptium Officinalet,  т.е. окопник лекарственный, чем, конечно, ежевика никак не является. В качестве второго ответа предлагается малина, и лишь девятый ответ Rubus Caesius, т.е. ежевика сизая.

 

Так как настала пора печёночницы, то дадим серверу эту простую задачу в виде фотографии, которую он решает играючи – ответ всего один Anemone Hepatica, т.е. печёночница благородная.

Вскоре потеплеет, и растений, требующих определения, повсюду предостаточно. Больше не нужно напрягать  голову (хотя иногда и это полезно) и листать разные книги, дабы определить, с чем имеем дело. Машина сама всё определит. Загрузи лишь фотографию для искусственного интеллекта на сервер и ответ, как правило, будет правильным.

ПОПРОБУЙ ЗДЕСЬ