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Marijuana malata? Ci pensa l’intelligenza artificiale

Mentre l’Italia discute se sia giusto o meno legalizzare la marijuana, a Las Vegas un gruppo di hacker si è riunito per trovare nuovi modi per unire il consumo responsabile della droga leggera al progresso Hi-tech. Il risultato è un‘app che permette di analizzare lo stato dei boccioli, e dare consigli su come far crescere al meglio la pianta

Marijuana e Ai, il lancio del sito durante il DEF Con

L’annuncio è stato fatto durante il DEF Con, la conferenza che si è tenuta dal 9 al 12 agosto a Las Vegas, presso il Cesar Palace & Flaming hotel. È uno degli eventi più importanti dell’anno per quanto riguarda la cyber security, dove hacker da tutto il mondo si riuniscono in conferenze e workshop per discutere lo stato della sicurezza mondiale e proporre nuovi progetti. Tra questi, il gruppo “DIY Cannabis Tech” ha deciso di creare un ponte tra la coltivazione della marijuana e l’ intelligenza artificiale. Il progetto è di Harry Moreno, la mente dietro al sito chronicsickness.com.

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Marijuana e Ai, come funziona il dottore virtuale per le piante

Utilizzando il sistema di Machine Learning, un modello di intelligenza artificiale che impara con il tempo attraverso le proprie azioni, i coltivatori di marijuana potranno scoprire se la loro pianta è malata, ed eventualmente come curarla. Harry Moreno ha dichiarato che l’idea gli è venuta dopo aver osservato il progetto di un gruppo di scienziati di Standford, che ha insegnato all’AI, sempre attraverso il machine learning, come identificare il cancro alla pelle. Ha quindi applicato lo stesso concetto ai boccioli della pianta di Marijuana.

Sul sito viene spiegato che “Cronic Sickness è un progetto per creare uno strumento di diagnosi a livello umano per le piante di cannabis”: caricando la foto delle foglie o dei boccioli, il sistema di apprendimento automatico individuerà se la pianta è sana oppure no. Per ora l’archivio di foto da cui l’intelligenza artificiale attinge è ancora parziale, essendo composto da sole 3000 immagini; motivo per cui il modello di Cronic Sickness funziona solo con un’accuratezza dell’80%. L’obbiettivo finale, ha detto Moreno presentando il sito al suo pubblico, è quello di superare il modello sano-malato, arrivando ad identificare la malattia e suggerire le cure necessarie.

(Credits foto copertina: ANSA)