Meski Banyak Manfaat, Kecerdasan Buatan adalah Pedang Bermata Dua bagi Lingkungan

Klikhijau.com – Kecerdasan buatan atau Artificial intelligence (AI) telah memberi banyak manfaat. AI memudahkan banyak pekerjaan manusia pun membuka banyak pintu penting bagi dunia penelitian. Semi...

Meski Banyak Manfaat, Kecerdasan Buatan adalah Pedang Bermata Dua bagi Lingkungan
Bacakan Artikel

Klikhijau.com – Kecerdasan buatan atau Artificial intelligence (AI) telah memberi banyak manfaat. AI memudahkan banyak pekerjaan manusia pun membuka banyak pintu penting bagi dunia penelitian.

Semisal sebuah studi yang diterbitkan di  Tropical Plants  pada 26 Juni 2024. Para peneliti telah membuat kemajuan signifikan di bidang AI. Caranya dengan menerapkan teknik pembelajaran mendalam untuk mengotomatiskan deteksi dan klasifikasi penyakit daun tanaman.

Penggunaan AI lebih cepat dan efektif daripada dengan metode deteksi penyakit secara tradisional. Karena metode tradisional mengandalkan tenaga kerja manual dan pengamatan ahli. Jadinya, akan memakan waktu, mahal, dan sering kali tidak layak dilakukan dalam operasi pertanian skala besar.

Namun, pengenalan model deteksi penyakit berbasis pembelajaran mendalam menawarkan solusi yang lebih efisien dan hemat biaya yang dapat mengidentifikasi penyakit pada tahap awal, sehingga memungkinkan intervensi tepat waktu.

Dilansir dari Newswise, studi tersebut menggunakan teknik pembelajaran mendalam, subbidang pembelajaran mesin, untuk secara otomatis mengoptimalkan model komputasi untuk tugas-tugas seperti deteksi objek, pelokalan, dan klasifikasi gambar.

Model-model ini, yang menggunakan metode seperti penurunan gradien stokastik dan pengoptimal Adam, meningkatkan efisiensi dengan menghilangkan kebutuhan untuk desain parameter manual, yang menyederhanakan proses ekstraksi fitur.

Hal ini tidak seperti metode pembelajaran mesin tradisional yang memerlukan rekayasa fitur manual, model pembelajaran mendalam belajar secara otonom dari data yang kompleks, membuatnya lebih cocok untuk menangani kumpulan data besar dan mengotomatiskan tugas-tugas.

Model-model tersebut memanfaatkan arsitektur seperti Convolutional Neural Networks (CNN), You Only Look Once (YOLO), dan Single Shot Multibox Detector (SSD), yang unggul dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit daun tanaman dengan akurasi tinggi.

“Model pembelajaran mendalam memberikan akurasi dan kecepatan yang tak tertandingi dalam mendeteksi penyakit daun. Dengan menerapkan model ini dalam pertanian tropis, kita dapat meningkatkan pengelolaan tanaman secara signifikan, mengurangi biaya tenaga kerja, dan mempromosikan praktik pertanian berkelanjutan,” ujar peneliti utama studi tersebut, Huang Mengxing.

Masa depan pertanian terletak pada integrasi teknologi

Hasil dari metode ini menjanjikan, dengan akurasi pengenalan melampaui 90% dalam banyak kasus, dan beberapa model mencapai akurasi lebih dari 99%. Kemampuan ekstraksi fitur otomatis dari model pembelajaran mendalam memungkinkan deteksi penyakit yang efisien di lingkungan pertanian dunia nyata, termasuk wilayah tropis tempat penyakit tanaman menyebar dengan cepat.

Baca Selanjutnya
Pilih Halaman:
  • 1
  • 2