Tıbbi Bitkileri Tanımak için Makine Öğrenmesi

Tıbbi bitkileri tanımlama işi genellikle deneyimli pratisyenlerin bilgisine dayanıyor, ama bu süreci daha nesnel ve tekrarlanabilir hale getirmek mümkün. Araştırmacılar MEDIPI (MEDIcinal Plant Identification) adlı bir yaklaşım geliştirdiler; yaprak fotoğraflarını analiz ederek hangi tıbbi bitkiye ait olduğunu otomatik olarak belirliyor.

Sistem her yapraktan 52 adet özellik çıkarıyor. Bunlar şekil, doku, renk ve yeni bir kategori olan "scagnostics" (istatistiksel grafik özellikleri) kapsamında toplanıyor. Sınıflandırma üç seviyeli bir hiyerarşi izliyor: önce şekil, sonra kenar tipi, en sonunda tür.

Proje kapsamında MedLEA adlı açık kaynak R paketi yayımlandı. İçinde Sri Lanka'da yetişen 31 farklı tıbbi bitkiye ait 1.099 yaprak görüntüsü var. Testlerde hiyerarşik Random Forest algoritması %100 doğruluk elde etti. Araştırmacılar sekiz farklı algoritma karşılaştırdı: Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, doğrusal diskriminant analizi, k-en yakın komşu, destek vektör makinesi, olasılıksal sinir ağı ve yapay sinir ağı.

Bu çalışma makine öğrenmesinin tarımsal ve botaniksel alanlarda nasıl uygulanabileceğini gösteriyor. Özellikle tıbbi bitki envanteri, koruma ve türü belirleme işlerinde hız ve tutarlılık sağlayabilir.