Při rozpoznávání jedlé houby od jedovaté by se sběratelé v budoucnu nemuseli spoléhat jen na svoje zkušenosti nebo na mykologický atlas. Na Českém vysokém učení technickém vyvíjejí počítačový systém, který dokáže z fotografií rozpoznat tisíce druhů rostlin a hub. To už teď dělají aplikace v telefonu, kterých je hned několik.
Při spuštění aplikace se nejprve objeví upozornění: „Spuštěním aplikace souhlasíte s tím, že její tvůrci nepřijímají žádnou odpovědnost za otravu nebo smrt, ke kterým může dojít v důsledku požití nebo jiného užití jakékoliv houby.“
Uživatelské recenze ji přirovnávají k poradě se zkušenějším houbařem. Nový program z dílny ČVUT zabodoval na mezinárodních soutěžích, na třech kláních zvítězil. A co víc: v určování rostlin byl navíc často přesnější než lidští experti.
„Používáme tzv. hluboké neuronové sítě, což je model, který obsahuje velké množství jednoduchých výpočtů a pro ty se potřebujeme naučit správné parametry. Máme metody, které se to učí tím, že projdou velké množství obrázků, které používáme pro trénování, a snaží se paramenty nastavit tak, aby co nejlépe odpovídaly jednotlivým třídám,“ popisuje Milan Šulc z Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze a jeden z autorů počítačového programu.
Jak vysvětluje, program je poměrně hodně přesný, ale stejně jako lidé může občas udělat chybu. „Důležitý rozdíl je v tom, že náš systém je založen čistě na rozpoznávání daných obrázků, zatímco lidští odborníci mají výhodu, že když si nejsou jistí, mohou se na rostlinu nebo houbu podívat z druhé strany. To my zatím neumíme,“ popisuje. Do programu ale budou jeho tvůrci i uživatelé dál dodávat obrázky a zlepšovat tak jeho přesnost.
ČVUT sama zatím přípravu aplikace nechystá. Vědce totiž hlavně zajímá výzkum z hlediska strojového učení a počítačového vidění. Chtějí ale své znalosti poskytnout dál a už teď jsou ve spojení s lidmi, kteří by případnou aplikaci vyvinout mohli.
Šulc ale zdůrazňuje, že je neustále co zlepšovat. „Je to pro nás takový dobrý vzorový příklad pro vizuální rozpoznávání, protože svět rostlin a hub je tak pestrý, že je to velice těžká úloha z našeho hlediska strojového učení,“ zakončuje pro Radiožurnál.