Aplikacja rozpoznająca choroby roślin ze zdjęcia: lokalne rozwiązanie, nie ogólnik
Ogrodnik fotografuje liść, AI rozpoznaje chorobę lub szkodnika i sugeruje konkretny preparat z polskiego centrum ogrodniczego lub wariant organiczny.
Prowadzicie mobilną aplikację dla hobbystycznych ogrodników i małych producentów. Użytkownik fotografuje zaatakowany liść, owoc lub korzeń, model computer vision identyfikuje grzyba, wirusa lub szkodnika i proponuje konkretne rozwiązanie: który preparat zadziała, gdzie go kupić w polskich centrach ogrodniczych, jak rozcieńczyć i kiedy zastosować, plus wariant organiczny dla użytkowników unikających chemii. Model freemium z premium subskrypcją.
Polski ogrodnik uprawia pomidory cały rok, w sierpniu zauważa brązowe plamy na liściach i zaczyna googlować. Znajduje sprzeczne rady na ośmiu forach, żadna z nich nie mówi o jego regionie ani o tym, co jest dostępne w lokalnej Niezapominajce. Zanim zorientuje się, czy to zaraza ziemniaka czy septorioza, plon przepadł.
📸Computer vision potaniał o rząd wielkości w ostatnich latach
OpenAI Vision API, Google Gemini Vision i open-source modele jak YOLOv8 radzą sobie z roślinną diagnostyką z bardzo dobrą dokładnością na typowych chorobach. Jeszcze parę lat temu wymagałoby to własnego zespołu ML. Teraz wystarczy prompt engineering plus dobry lokalny dataset, żeby zbudować aplikację za ułamek dawnej ceny.
