스마트팜과 머신러닝: 작물병 예측 대회 (Plant Pathology2020 – FGVC7) | 캐글 (Kaggle)는 스마트농업관리사 혹은 스마트농업전문가라면 알아야 할 내용 중에 하나입니다. 자세한 내용은 아래의 내용을 통해 확인해보시기 바랍니다.
스마트팜과 머신러닝: 작물병 예측 대회 (Plant Pathology2020 – FGVC7) | 캐글 (Kaggle)
경진대회 소개
“작물의 잎에 발생하는 병을 정확하게 분류하는 머신러닝”
2020년도 열린 이 경진대회에서는 작물의 잎에 발생하는 병을 정확하게 분류하는 머신러닝 모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있던 대회였습니다. 작물이 직면하는 병의 정확한 분류를 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용하고 있으며, 작물에 발생하는 병은 작물 생산량과 품질을 저하시키는 주요 요소 중 하나입니다. 하지만 사람이 직접 병을 판단하고 대처하는 것은 시간과 비용이 많이 들며 정확성도 떨어지므로, 이에 컴퓨터 비전 기반 모델을 사용하여 작물의 잎에 발생하는 병을 자동으로 판단하고 분류하는 것이 대회의 목표입니다.
또한 농작물에 영향을 미치는 다양한 병들의 오진은 잘못된 화학물질 사용, 내성균주의 등장, 비용 증가, 경제적 손실과 환경 파괴 등을 초래할 수 있습니다. 현재는 사람이 작물의 병을 찾아내는데 시간이 오래 걸리며 비용이 많이 듭니다. 이에 컴퓨터 비전 기반 모델이 이런 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 작물의 나이, 유전적 변이, 조명 조건 등으로 인해 발생하는 증상의 다양성은 모델의 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다.
대회 개요
- 참가 팀: 1,317개
- 참가자 수: 1,510명
- 제출한 엔트리 수: 21,784개
마무리
스마트 농업 관리사나 스마트 농업 전문가로서 데이터 이미지 분석은 스마트팜과 미래 농업을 위한 중요한 시작점이며 농업과 데이터 분석의 결합은 미래 농업의 혁신을 이끌어내고 지속 가능한 식량 생산 방법을 모색하는 데 큰 기여를 할 것입니다.