基于网络的应用程序可以识别世界各地和农场周围的昆虫

一位农民注意到树叶上有一只陌生的昆虫。这是传粉者吗？还是害虫？收获季节的好消息？还是坏？需要控制吗？还是不

农民可以拍照，使用智能手机或电脑将照片输入名为InsectNet的网络应用程序，并在机器学习技术的帮助下获取实时信息

《美国国家科学院院刊Nexus》最近发表的一篇描述昆虫网的科学论文称：“该应用程序识别了昆虫，并预测了其分类及其在生态系统中作为害虫、捕食者、传粉者、寄生者、分解者、食草动物、指示物和入侵物种的作用。”。爱荷华州立大学的Baskar Ganapathysubramanian和Arti Singh是通讯作者

InsectNet拥有1200万张昆虫图像的数据集，其中包括许多由公民科学家收集的图像，它以96%以上的准确率为2500多种昆虫提供了识别和预测。当应用程序对昆虫不确定时，它会说它是不确定的，这样当它提供答案时，用户会更有信心

而且，由于该应用程序是作为全局到局部模型构建的，因此可以使用专家验证的局部和区域数据集对其进行地理微调。这对各地的农民都很有用

所以，要小心，粘虫、切虫、蚱蜢、臭虫和所有其他有害昆虫。还有，你好，蝴蝶、蜜蜂和所有其他传粉者。很高兴见到你们，瓢虫、螳螂和所有其他害虫捕食者

作者写道：“我们设想InsectNet可以补充现有的方法，并成为应对农业挑战的一套不断增长的人工智能技术的一部分。”

农学副教授Singh说，InsectNet的研究团队能够针对特定地区或国家进行微调，这使其特别有用

例如，在爱荷华州，辛格说，大约有50种昆虫对该州的农业生产特别重要。为了识别和预测这些昆虫，辛格说，该项目使用了大约50万张昆虫图像

这可能会发生在全球各地的农民身上。在没有足够数据的地方——这些复杂的模型通常需要数百万张图像——进行局部微调，农民仍然可以使用全球数据集

不过，InsectNet不仅适用于农民。辛格说，它还可以帮助港口或边境口岸的特工识别入侵物种。或者，它可以帮助从事生态研究的研究人员

因此，该应用程序可用且灵活。但它可以访问吗

Joseph和Elizabeth Anderlik工程学教授、爱荷华州人工智能弹性农业研究所所长Ganapathysubramanian说：“你还不能去应用商店下载版本。”。但该应用程序正在爱荷华州的服务器上运行。通过二维码（见侧栏）或此URL，用户可以上传昆虫图片并获得识别和预测

这适用于昆虫生命的各个阶段：从卵到幼虫到蛹再到成虫。它适用于长相相似的物种。它适用于不同的图像质量和方向

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任何用户的底线都是关于昆虫的基本信息：“这是害虫吗？”辛格说。“还是它是朋友？”

开发人员在去年8月爱荷华州布恩举行的农场进步展上展示了这款应用程序。现在，这篇研究论文正在向更广泛的科学受众介绍它

但现在不是已经有帮助识别昆虫的应用程序了吗

是的，Ganapathysubramanian说，但它们没有昆虫网的规模，也不能进行全球到本地的应用。而且它们也不是可以共享技术的开源应用程序

“将InsectNet开源可以鼓励更广泛的科学努力，”他说。他说：“科学界可以在这些努力的基础上再接再厉，而不是从头开始。”

该项目还回答了许多可以应用于其他项目的技术问题

多少数据才足够？我们从哪里可以得到这么多数据？我们能用嘈杂的数据做什么？需要多少计算机功率？我们如何处理如此多的数据

Ganapathysubramanian说：“最后，需要一个有专业知识的村庄才能达到这一点，对吧？”

农学家、计算机工程师、统计学家、数据科学家和人工智能专家花了大约两年的时间才将InsectNet整合在一起并使其发挥作用。

辛格说：“我们在昆虫方面学到的知识可以扩展到包括杂草和植物病害或农业中任何其他相关的识别和分类问题。”。“我们非常接近一站式服务，可以识别所有这些。”