绿化园林病虫害人工智能AI预测虫害监测

病害预测系统
欣仰邦透过迁移学习的方式，只需收集农场过往较少量及管件的环境数据及病害发生的数据便能从团队既有掌握的虫害预警系统模型转换成该特定种类的病害预测AI。在案例中，农译将少数的花腐病实际数据套入稻热病预测虫害预警系统模型为基础，转换产生花腐病的预测模型，准确度为83.59%。其中一个案例为利用灰霉病预测模型转换成生物特性相似度高的炭疽病预测系统，准确度达即可达81.79%
 
病害预测AI系统
掌握真菌病害的生活史，快速精准建立出各病害的预测系统 病害预测系统透过迁移学习方式建立
虫害预测系统
欣仰邦透过生物实验导出各种虫害虫卵孵化天数之模型作为虫害爆发系统建置中关键的因子之一(对于虫卵孵化而言，温度湿度为重要因数)。针对新型的虫害，农译将使用迁移学习的方式以现有的模型调整成新虫害的模型。
 
透过生物实验数据建立出虫害并由此虫害预警系统模型创建出其他害虫预测AI系统，透过天气预测资讯即可预测虫害爆发时机，生物实验导出虫害虫卵孵化天数之虫害预警系统模型作为虫害爆发系统中重要因子之一