Bakgrund: Ris är den näst viktigaste spannmålsskörden världen över, och den första när det gäller antalet människor som är beroende av det som en viktig basföda. Risblast sjukdom är den viktigaste biotiska begränsningen av risodling orsakar varje år miljontals dollar förluster. Trots insatserna för avel av nya resistenta sorter är jordbruksmetoder och kemisk bekämpning fortfarande de viktigaste metoderna för sjukdomshantering. Risblastprognoser är därför ett primärt verktyg för att stödja risodlare när det gäller att bekämpa sjukdomen. I denna studie jämförde vi fyra modeller för att förutsäga risblastsjukdom, två operativa processbaserade modeller (Yoshino och WARM) och två metoder baserade på maskininlärningsalgoritmer (M5Regler och RNN), den förra som framkallar en regelbaserad modell och den senare bygger ett neuralt nätverk. In situ telemetri är viktigt för att få kvalitetsdata in-field för prediktiva modeller och detta var en viktig aspekt av det RICE-GUARD-projekt som denna studie bygger på. Enligt författarna är detta första gången process-baserade och maskininlärning modellering metoder för att stödja växtsjukdomshantering jämförs. Resultat: Resultaten visade tydligt att modellerna lyckades ge en varning om uppkomst och förekomst av ris, vilket innebar lämpliga lösningar för förebyggande åtgärder för att minska avkastningsförlusterna och minska användningen av fungicid. Statistiska mått har härletts för att kvantifiera modellernas förmåga att förutse uppkomsten av risblaster och upptäcka dess förekomst. För detta användes den verkliga sprängkraften som utgång för träning och testning av modellerna. Area Under Curve (AUC) användes som ett mått för att kvantifiera den "tidiga varningen" framgången under den tidiga perioden av växtodlingssäsongen. M5 Rules, RNN och Yoshino-modellerna gav alla signifikanta "signaler" under perioden med "tidig varning" (15 juni till 7 juli), med genomsnittliga AUC-värden på 214, 181 respektive 163. WARM gav också några signaler under denna period, men av en taggig form, så AUC-värdet på 39 var av denna anledning relativt lägre. De bästa medelvärdena för %MAE, R och R 2 var 0,78, 0,61 respektive 0,72, och för processmodellerna var motsvarande värden 0,65, 0,46 respektive 0,36. Detta har relevanta konsekvenser för den operativa användningen av modellerna, eftersom de flesta av de tillgängliga studierna begränsades till att analysera förhållandet mellan modellutflöden och förekomsten av risblast. Resultaten visade också att maskininlärningsmetoder approximerade prestandan hos två processbaserade modeller som använts i flera år i operativa sammanhang. Processbaserade och datadrivna modeller kan användas för att ge tidiga varningar för att förutse risblast och upptäcka dess förekomst, vilket stöder fungicidtillämpningar. Datadrivna modeller som härrör från maskininlärningsmetoder är ett praktiskt alternativ till processbaserade metoder och – i de fall det finns utbildningsdata – erbjuder en potentiellt större anpassningsförmåga till nya sammanhang.
David m.fl. REF jämförde fyra modeller, två regelbaserade modeller och två neurala modeller för sjukdomsklassificering av växtblad.
Predicting rice blast disease: machine learning versus process based models
{'venue': 'BMC Bioinformatics volume 20, Article number: 514 (2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}