Ученые из Университета штата Пенсильвания совместно с сотрудниками Швейцарского федерального технологического института построили модель системы, связывая множество компьютеров в нейронную сеть. Затем они начали обучать систему с помощью базы данных, состоящей из более чем 53 000 фотографий, на которых были запечатлены больные и здоровые растения. Стоит отметить, что база данных включала в себя 14 типов основных сельскохозяйственных культур и 26 наиболее распространенных заболеваний.

Используя технологию машинного обучения, исследователи тренировали систему для поиска соответствий между растениями и заболеваниями. В результате разработчикам удалось научить ее идентифицировать болезни растений по фотографиям с точностью 99,35 процента.