Jak z fotky zjistit, co je to za houbu?

Fotoaparát chytrého telefonu vám pomůže vyhnout se klopýtnutí o jedovatou houbu, určovat, jaký druh škůdce požírá vaše rostliny, nebo si vzpomenout na název květiny, která kdysi uvízla na záhonu. Shromáždili jsme ty nejlepší aplikace pro identifikaci, které zodpoví jakoukoli otázku během několika sekund.

Anna Zalesskaya
Diskutujte o tématu
Legion Media

Algoritmy moderních aplikací jsou natolik pokročilé, že jsou schopny v krátké době identifikovat vše, co nás obklopuje: od hvězdy na obloze po maličkého broučka na zemi. Chcete-li identifikovat rostlinu nebo houbu a určit její jméno, zjistit, jaký druh ptáka zpívá na zahradě a jaký motýl přistál na květině, stačí objekt vyfotografovat na svůj smartphone a okamžitě o něm získat komplexní informace, včetně nejen jeho typ a název, ale i doporučení péče a diagnostiky případných onemocnění. Databáze aplikací se neustále doplňují, přesnost vyhledávání se zdokonaluje a vývojáři neustále vydávají aktualizace a rozšiřují informační systém. Některé programy vám umožňují zadat vlastní data, abyste pomohli ostatním uživatelům najít odpověď, kterou potřebují. Dnes jsme sestavili výběr nejoblíbenějších identifikátorů, kterým můžete věřit.

INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Představ si toto

Cena: 7 dní zdarma, poté 269 RUR/měsíc

Představ si toto

Jedná se o jednu z oblíbených aplikací zahradníků a pěstitelů květin, pomocí které můžete nejen rychle zjistit, jaký druh rostliny je před vámi, ale také provést diagnostiku vyfotografováním podezřelých oblastí, určit, co druh škůdce nebo choroby, která ji ovlivňuje, a také obdrží podrobná doporučení pro léčbu a péči. Aplikace je nakonfigurována tak, že můžete získat informace fotografováním nejen samotné rostliny, ale i jejích částí: listů, stonků, pupenů nebo plodů. Je zde sekce „Moje zahrada“, kde můžete přidávat své rostliny a dostávat tipy a doporučení ohledně hnojení, zalévání a dalších zemědělských postupů. Aplikace má bezplatnou zkušební dobu, poté bude většina funkcí zpoplatněna, ale program lze používat zdarma, s limitem 3 vyhledávání za den.

INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE
INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Rada: použijte aplikaci, když jdete do školky nebo zahradního centra, abyste se vyhnuli nákupu nemocné rostliny nebo abyste zjistili, jaké podmínky jsou vyžadovány pro výsadbu a péči. Databáze navíc obsahuje velmi užitečné informace o tom, zda je rostlina bezpečná pro domácí mazlíčky.

Květ

Cena: 3 dny zdarma, poté 349 rub./měsíc

INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Aplikace pro milovníky pokojových rostlin, která nejen výborně rozpoznává pokojové květiny, ale pomáhá i s doporučeními pro správnou údržbu a péči. Aplikace obsahuje obrovské množství doporučení pro pokojové rostliny, a pokud máte obavy o stav květiny a mluvíte anglicky, můžete se zeptat a získat odbornou radu online. Blossom vám může připomenout, kdy je čas zalévat nebo hnojit, a také vám pomůže vybrat perfektní rostlinu v závislosti na složitosti péče, intenzitě světla, bezpečnosti pro domácí mazlíčky a dalších kritériích.

PlantNet

INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE
INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Tento průvodce rostlinami byl vytvořen botaniky z Francie. S jeho pomocí vědci shromažďují informace a studují biologickou rozmanitost rostlinných druhů po celé planetě. Program dokonale identifikuje divoké rostliny. Po prvním spuštění si aplikace vyžádá povolení k určení geolokace a rozpozná region, ve kterém se nacházíte, a poté identifikuje druhy rostlin a zobrazí jejich názvy v latině a ruštině. Stačí vyfotografovat libovolnou část rostliny: list, plod, stonek, označit na fotografii kategorii části rostliny a program zobrazí seznam výsledků. Úplně první možností bude obvykle správná odpověď; přesnost identifikace rostlin je 93 %.

EcoGuide

“EcoGuide” je celá řada programů pro ruské uživatele, která zahrnuje několik aplikací pro rozpoznávání flóry nebo fauny Ruska. Existují samostatné aplikace pro identifikaci hub, hmyzích škůdců, motýlů, ptáků, zvířat, ryb, stromů, květin a lesních plodů. Aplikace funguje i bez internetu, což se hodí, pokud jste například v lese, kde je špatná kvalita připojení. Algoritmus hledání funguje trochu jinak než u jiných identifikátorů. Musíte vybrat vlastnosti konkrétního druhu zvířete nebo rostliny a na základě několika výzev vám program dá možné odpovědi.

INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Ekoprůvodce – Houby

Ekoprůvodce – houby
INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Houbařský průvodce zahrnuje 329 druhů ruských hub, které jsou nejrozšířenější v lesním a lesostepním pásmu. U každé houby jsou fotografie, nákresy, popisy vzhledu, stanoviště, termíny plodů, stanoviště, nutriční vlastnosti a odlišnosti od podobných druhů.

INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Objektiv Google

aplikace Google Lens

Google Lens je nejjednodušší a nejběžnější způsob, jak hledat něco podle fotografie. Je nativně zabudován na zařízeních Android a pro jeho použití na gadgetech iOS se stačí přihlásit do aplikace Google a kliknout na ikonu čočky ve vyhledávacím řádku. Google Lens je poháněn pokročilou technologií počítačového vidění a dokáže rozlišovat mezi rostlinami, květinami, plemeny zvířat a dalšími. Chcete-li rozpoznat rostlinu nebo hmyz, namiřte fotoaparát, stiskněte tlačítko a program zobrazí podobné obrázky online.

INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Obrázek Houba

Cena: 7 dní zdarma, poté 269 RUR/měsíc

Obrázek Houba
INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Mushroom ID funguje stejně jako jakákoli jiná aplikace k rozpoznání něčeho. Stačí vyfotit nebo nahrát fotografii houby a během pár sekund aplikace zobrazí výsledek. Aplikace má velkou databázi, obrovské množství informací o všech druzích hub a je možné získat odpověď od specialisty. Vývojáři ale upozorňují, že informace z jejich aplikace nelze použít k rozhodnutí, zda konkrétní houba stojí za to jíst, nebo ne.

INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Hledejte podle iNaturalist

Hledejte podle iNaturalist

Další velmi oblíbená aplikace, která se specializuje na rozpoznávání. Neuronová síť zpracuje obrázek, předá vaši fotografii do své databáze a poté, co najde podobnou, vytvoří výsledek a informace z Wikipedie. Hledání je pohodlné, protože rozpoznává vše od hub po hmyz a ptáky. Aplikace je rusifikovaná a neexistují žádné nákupy v aplikaci.

INZERCE – POKRAČOVÁNÍ NÍŽE

Jak se mohou počítače naučit rozpoznávat ptáky podle zpěvu Zpočátku vývojáři aplikací omezili databázi nejběžnějších ptačích druhů na Evropu a Severní Ameriku, ale nyní BirdNet pokrývá ptačí faunu celé planety a shromažďuje více než 3000 druhů ptáků? nejběžnější druhy. Aplikace analyzuje krátké zvukové nahrávky ptačího zpěvu, porovnává hlas ptáka s odpovídající zvukovou vlnou a také bere v úvahu místo a datum, přičemž určuje, zda je konkrétní pták v určité oblasti v danou roční dobu slyšet. Po zpracování informací poskytuje aplikace uživateli informace o ptákovi, jeho zvycích a mnoho dalších zajímavostí.

Online publikace New Hearth
Zakladatel Fashion Press LLC: 119435, Moskva, Bolshoy Savvinsky per., 12, budova 6, patro 3, místnost II;
Adresa redakce: 119435, Moskva, Bolshoi Savvinsky lane, 12, budova 6, patro 3, místnost II;
Šéfredaktor: Rodikova Natalya Aleksandrovna
Redakční e-mailová adresa: [email protected]
Telefonní číslo redakce: +7 (495) 252-09-99
Označení informačních produktů: 16+
Online publikace je registrována Federální službou pro dohled nad komunikacemi, informačními technologiemi a hromadnými komunikacemi, registrační číslo a datum rozhodnutí o registraci: EL řada č. FS 77 – 84131 ze dne 09. listopadu 2022.

© 2007 — 2024 Fashion Press LLC
Při zveřejňování materiálů na Stránkách uděluje Uživatel společnosti Fashion Press LLC bezplatně nevýhradní práva k používání, reprodukování, distribuci, vytváření odvozených děl, jakož i k zobrazování materiálů a jejich zpřístupňování veřejnosti.

Aplikace „Houby“ pro iPhone a iPad se dočkala upgradu v podobě rozpoznávání obrázků na základě umělé inteligence – AI. Ve stejné době byla samotná umělá inteligence jako „asistent houbaře“ vystavena hurikánové kritice od mykologů, kteří tuto technologii prohlásili za nejnebezpečnější od vynálezu smartphonu. Vývojáři neuronové sítě „houby“ vás žádají, abyste zůstali v klidu.

Houba, já tě znám!

Aplikace ” Naše Houby“(název v App Store “Mushrooms: The Great Encyclopedia”) od ruských vývojářů byl vydán v roce 2011 a v té době byl jediný svého druhu. Je to vzácný případ, kdy vývojáři byli jak houbaři, tak uživatelé vlastní aplikace, takže to dělali jak pro ostatní, tak pro sebe.

Zpočátku byly „Houby“ jednoduše pohodlnou referenční knihou, která k identifikaci používala vyhledávání podle popisů, obrázků a parametrů. Dále byla implementována možnost přidávat do databáze fotopoznámky s automatickým přidáním objektu do uživatelské mapy „houbových míst“. Logika aplikace zahrnovala křížové odkazy na „podobné houby“ s prioritním poskytováním informací o zdraví nebezpečných.

Po 6 let vývojáři udržovali „Houby“ aktuální v nových verzích iOS, rozšiřovali databázi a překládali ji do angličtiny.

Aplikaci používaly desítky tisíc houbařů a má dobré recenze (průměrné hodnocení 4,7 z 5). A mnoho uživatelů požádalo o doplnění programu o uznání. Vyfotit houbu a hned vědět, jak dál: dát ji do košíku nebo vyhodit a hned si umýt ruce – sen každého houbaře, který čelí neznámému. “Skvělý nápad!” — vývojáři rozhodli a dokončili aplikaci ve spolupráci s kolegy z Dato ML.

Proti čemu jsou mykologové?

Když práce, které začaly v lednu 2017 a trvaly 5 měsíců, byly dokončeny a novou funkci již úspěšně využívaly tisíce houbařů, vyšel koncem července v americkém vydání článku doktora mikrobiologie Colina Davisona The Verge, která nepřímo souvisela s aplikací Mushrooms.

Název byl působivý: „Potenciálně smrtící aplikace pro identifikaci hub zdůrazňuje nebezpečí špatné umělé inteligence“.

Článek byl o jisté aplikaci na rozpoznávání hub z fotografií, která se objevila v AppStore a Google Play. Vývojáři slíbili uživatelům 100% identifikaci trofejí z lovu hub díky umělé inteligenci. Colin Davison to nazval „potenciálně nejsmrtelnějším programem od začátku mobilní revoluce“.

Další nenávist se tedy objevila kolem tématu AI, které je od vydání prvního „Terminátora“ prostě odsouzeno k popularitě. Nyní, když se technologie stala dostupnou pro masové použití, je neustále v centru pozornosti specialistů, obchodníků a řady dalších lidí s různou úrovní znalostí o tomto tématu. A většina z nich zoufale lže, a to z různých důvodů: někteří z neznalosti, jiní proto, aby upoutali pozornost, a další, aby dali produktům neexistující výhody.

Vzhled stroje

Jak již bylo zmíněno výše, nová identifikační funkce v aplikaci Houby byla implementována pomocí umělé inteligence. V tomto případě je založen na neuronové síti.

Neuronová síť se skládá z mnoha jednoduchých prvků a je analogem lidského mozku, který je schopen činit některá nezávislá rozhodnutí na základě analýzy řady informací.

Na rozdíl od univerzální přirozené inteligence má neuronová síť vždy specializaci, díky které je její produktivita při konkrétním druhu činnosti mnohonásobně vyšší než lidské schopnosti. Například umělá inteligence AlphaGo je nejlepší na světě v hraní Go, ale nerozezná kostku od koule, protože to není její specializace.

Za jednu z prvních a nejrozvinutějších metod využití neuronových sítí je považováno rozpoznávání vzorů, které bylo jako technologie popsáno již v druhé polovině minulého století pod názvem „strojové vidění“.

Hlavní rozdíl mezi neuronovou sítí a počítačem je v tom, že se neprogramuje, ale trénuje (parametry každého prvku se mění v závislosti na získaných výsledcích). Na základě výsledků trénování neuronové sítě můžete prezentovat data (v našem případě obrázky), která jsou pro ni zpočátku neznámá. Výsledkem je, že správně identifikuje obrázek a spoléhá se na své zkušenosti se zpracováním milionů podobných obrázků a složitými rozhodovacími algoritmy.

Jak se neuronová síť naučila hledat houby

Pokud extrémně zjednodušíme popis procesu strojového učení, bude to vypadat takto: „učitel“ ukáže „novorozenecké“ neuronové síti obrázek, na základě kterého síť učiní předpoklad, například, zda se jedná o houbu, resp. ne. Potom mentor oznámí správnou odpověď a síť se trochu „změní“ a sama si všimne, že to opravdu byla houba (nebo nebyla). Lekce se pak opakuje s dalším obrázkem. A tak dále až několik desítek milionů, v závislosti na složitosti úkolu. V důsledku toho jsou odpovědi stále „smysluplnější“ a správnější.

Abyste vytvořili skutečně „dobrou“ Ai, musíte vzít v úvahu spoustu dalších aspektů: konfiguraci sítě, kontrolu rizika přetrénování atd. Všechny, včetně počtu „lekcí“ a kvality „ školicí materiál“, může kriticky ovlivnit výsledek. Proto se dvě neuronové sítě (jako dva různí lidé) určené k řešení stejného problému mohou chovat zcela odlišně. Jeden se může ukázat jako nepředvídatelný a nebezpečný, zatímco druhý může být přesný, ale opatrný ve svých hodnoceních.

Ale vraťme se k aplikaci „houby“. Je založen na speciálně trénované hluboké konvoluční neuronové síti (CNN), která je schopna určit typ houby na obrázku. Uživatel namíří fotoaparát na houbu, vyfotí a po zlomku vteřiny neuronová síť vydá doporučení.

Během školení byl použit obrovský soubor dat získaných z jednoho ze specializovaných ústavů i shromážděných nezávisle z otevřených zdrojů. Pro každý druh houby bylo v průměru vybráno 1200 (ale ne méně než 1000) fotografií. U jedovatých byl vzorek ještě větší, aby se zvýšila přesnost rozpoznávání.

Díky tomu je počet natrénovaných parametrů v neuronové síti více než 20 milionů, počet vrstev více než 100. To umožňuje kombinovat rychlost a přesnost ve finálním rozpoznávání.

Pro školení byly použity speciální GPU servery od Amazonu, což umožnilo zkrátit čas závěrečného sezení na několik hodin. Například na běžném osobním počítači může podobná operace trvat až několik měsíců.

Ale ani tak působivé výsledky nedávají důvod tvrdit, že bylo možné vytvořit 100% „identifikaci“. S takovou přesností houby nedokážou rozpoznat ani profesionální mykologové.

Kromě rozpoznávání poskytuje „NEURO-search“ v aplikaci „Houby“ seznam podobných možností a posouzení správnosti předpokladu. Každá „podobná houba“ má encyklopedický popis a obrázky, to znamená, že aplikace obsahuje maximum informací pro rozhodování a dokáže vyhodnotit rizika.

Inteligence “špatná” a “dobrá”

Kvalita umělé inteligence závisí na tom, kolik prostředků a úsilí je investováno do jejího výcviku, dále na správné konfiguraci neuronové sítě a mnoha dalších parametrech. I školák si nyní může vyvinout program pro identifikaci obrázků pomocí manuálů zveřejněných na internetu. Tato úroveň bude řešením.

Aplikace, o které se psalo v The Verge, byla tvrdě kritizována právě kvůli své „zaručeně přesné identifikaci hub“, rozdělující je na jedlé a nejedlé. To je nemožné ani teoreticky. Uživatelům zároveň nebyly poskytnuty žádné další informace o slově absolutně – pouze možnosti „vzít/nevzít“.

Po zdrcujícím článku byl nejprve upraven popis aplikace z „identifikace všech hub“ na „rozpoznávání domácích hub“, poté zůstala specializace „jen lanýže“ (týká se otázky, k jakému vzorku obrázků byl použit trénovat neuronovou síť). Aplikace byla nyní odstraněna z App Store.

Příklad dvou přístupů k vytváření aplikací ukazuje, že umělá inteligence vytvořená pro použití ve stejném oboru se skutečně může ukázat jako „špatná“ nebo „dobrá“, a to bez vlastního zavinění. Bude „špatné“, pokud jeho tvůrci nebudou dostatečně kompetentní a nebudou mít techniky nebo zdroje na „trénování“ a „vzdělávání“ neuronové sítě. Ale pokud je v popředí otázka služby člověku a jeho zájmům, pak se umělá inteligence bude vždy chovat správně.

„Silent Hunt“ 2017 mezitím zdaleka nekončí. Před námi je sezóna královské podzimní houby – bílé mléčné a jejích jednodušších lamelových příbuzných. Mimochodem právě identifikace lamelárních hub dělá problémy i zkušeným houbařům. Další důvod, proč vyrazit do lesa vyzbrojeni nejen nožem, ale také umělou inteligencí. Věnujte pozornost “Houby: Velká encyklopedie”.