Investigation and development of machine learning algorithms for analysis of large volumes of data
Authors: Αναγνώστης Αθανάσιος 
Published: November 2022

Η εποχή που διανύουμε καθορίζεται από μια τεράστια αφθονία δεδομένων. Σε παγκόσμιο επίπεδο, η συσσώρευση δεδομένων αυξάνεται εκθετικά κάθε χρόνο, οδηγώντας σε τεράστιους όγκους δεδομένων που περιέχουν χρήσιμες πληροφορίες. Η μηχανική μάθηση, ένα σύνολο αλγοριθμικών προσεγγίσεων που αξιοποιούν δεδομένα για την ανάπτυξη μαθηματικών μοντέλων, έχει βρει πρόσφορο έδαφος για να αναπτυχθεί. Η εφαρμογή της μηχανικής μάθησης ήταν εκτενής τα τελευταία χρόνια, όχι μόνο λόγω της πρόσφατης ευρείας διαθεσιμότητας δεδομένων, αλλά και λόγω της εύκολης και οικονομικής πρόσβασης σε υπολογιστικά συστήματα υψηλής απόδοσης. Στους περισσότερους τομείς, η εφαρμογή μοντέλων μηχανικής μάθησης έφερε λύσεις σε πολύπλοκα, προηγουμένως ανέφικτα, προβλήματα και υψηλές επιδόσεις στον τομέα εφαρμογής τους, οδηγώντας σε μια σημαντική του κατεστημένου. Παρόλη την ευρεία εφαρμογή μοντέλων μηχανικής μάθησης, έχει εντοπιστεί ένα κενό στον τομέα της Γεωργίας, του μόνου τομέα που υστερεί σταθερά στις τεχνολογικές εξελίξεις, παρόλο που είναι ιδιαίτερα σημαντικός και ανήκει στην πρωτογενή παραγωγή. Η ανάγκη για γρήγορη τεχνολογική προσαρμογή στη γεωργία είναι σημαντική, λόγω της ραγδαίας αύξησης του παγκόσμιου πληθυσμού, που οδηγεί σε υπερπληθυσμό και τις δυσμενείς επιπτώσεις της κλιματικής αλλαγής.Το πρόβλημα που αντιμετωπίζει η παρούσα διδακτορική διατριβή είναι ο ακριβής εντοπισμός ασθενειών σε φύλλα δέντρων, που βρίσκονται σε οπωρώνες με καλλιέργειες υψηλής αξίας. Τα αγροτικά λειτουργικά περιβάλλοντα είναι εξαιρετικά πολύπλοκα και η ανίχνευση ασθενειών είναι σημαντικό πρόβλημα καθώς η λύση πρέπει να βασίζεται στην υπολογιστική όραση. Επομένως η χρήση μεγάλου όγκου δεδομένων απεικόνισης και εξελιγμένων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, είναι απαραίτητα για την αντιμετώπιση όλων των ειδικών προβλημάτων. Συγκεκριμένα, μεγάλος όγκος δεδομένων (φωτογραφιών) έχει συλλεχθεί από μια σειρά οπωρώνων με καλλιέργειες καρυδιάς, και όλες οι φωτογραφίες έχουν επισημανθεί χειροκίνητα από γεωπόνους, ειδικούς στην αναγνώριση ασθενειών. Επιπλέον, χρησιμοποιούνται πολλαπλές αρχιτεκτονικές συνελικτικών νευρωνικών δικτύων, καθώς είναι εξαιρετικά ικανές να εξάγουν χαρακτηριστικά και χρήσιμες πληροφορίες από σύνθετες εικόνες. Η προτεινόμενη μεθοδολογία αποτελείται από τρεις διαδοχικές διεργασίες, με στόχο να προσφέρει μια ολιστική λύση για την αναγνώριση των προσβεβλημένων δέντρων, προκειμένου να είναι δυνατόν να μετριαστεί η εξάπλωση της νόσου στους οπωρώνες και να διατηρηθεί η φυτική παραγωγή και απόδοση. Η πρώτη διεργασία αντιμετωπίζει το ζήτημα του εντοπισμού των δέντρων εντός των οπωρώνων με τη χρήση σημασιολογικής κατάτμησης, από εικόνες που λαμβάνονται από μη επανδρωμένα εναέρια οχήματα, κάτω από μια μεγάλη ποικιλία συνθηκών και κατά τη διάρκεια όλων των εποχών. Μόλις ολοκληρωθεί ο κατάλληλος εντοπισμός και οριστούν οι τοποθεσίες των δέντρων, μη επανδρωμένα οχήματα εδάφους λαμβάνουν τις πληροφορίες ώστε να πλοηγηθούν αυτόνομα στον οπωρώνα και να επιθεωρήσουν κάθε δέντρο ξεχωριστά, ώστε να προβούν στην επόμενη φάση. Το δεύτερο βήμα αφορά στην ανίχνευση μολυσμένων φύλλων από εικόνες που έχουν ληφθεί σε επίπεδο δέντρου, σε πραγματικά καλλιεργητικά περιβάλλοντα. Τέλος, το τρίτο βήμα αφορά στη σωστή ταξινόμηση των εικόνων των μολυσμένων από ασθένεια, και συγκεκριμένα ανθράκωση, φύλλων καρυδιάς, και η προσέγγιση του επιπέδου μόλυνσης σε κάθε δέντρο. Αποτέλεσμα αυτής της μεθοδολογίας είναι ένας χάρτης παραλλακτικότητας του οπωρώνα, καθώς και της έκτασης της εξάπλωσης της νόσου μέσα σε αυτόν. Τα αποτελέσματα της μεθοδολογίας μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για τη θεραπεία των δέντρων από αυτόματα συστήματα ψεκασμού ακριβείας ή χειροκίνητες εργασίες, αλλά με τους ελάχιστους δυνατούς πόρους.Κάθε μία διεργασία της προτεινόμενης μεθοδολογίας έχει διερευνηθεί, δοκιμαστεί και αξιολογηθεί διεξοδικά για εφαρμογή σε πραγματικά αγροτικά περιβάλλοντα. Σκοπός της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η ανάπτυξη μιας ευφυούς μεθοδολογίας με βάση την τεχνητή νοημοσύνη, που δεν είναι απλά εφαρμόσιμη σε πραγματικά λειτουργικά περιβάλλοντα, αλλά καταφέρνει να επιτύχει υψηλή και γενικευμένη απόδοση, κάτι το οποίο είναι απαιτητικό λόγω της πολύπλοκης και μεταβλητής φύσης των αγροτικών περιβαλλόντων. Όλοι οι στόχοι έχουν επιτευχθεί για κάθε ένα από τα επιμέρους προβλήματα, κάτι το οποίο οδήγησε στη δημοσίευση τριών επιστημονικών εργασιών σε έγκριτα επιστημονικά περιοδικά, αποδεικνύοντας την επιστημονική ορθότητα όλων των προσεγγίσεων. Οι μελλοντικοί στόχοι της προτεινόμενης μεθοδολογίας περιλαμβάνουν περαιτέρω ανάπτυξη της μεθοδολογίας με βάση την δυναμική της στην άμεση εφαρμογή σε πραγματικές γεωργικές καλλιέργειες διαφόρων ειδών.