Migliorare il rilevamento delle malattie delle piante con ontologia e MLLM

Negli ultimi tempi, c'è stato un sacco di interesse per i Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLMs). Questi modelli sono speciali perché possono lavorare con diversi tipi di informazioni contemporaneamente, come immagini e parole. Questa abilità consente loro di svolgere compiti come descrivere immagini o rispondere a domande su ciò che è mostrato in una foto. Tuttavia, anche se sono utili, gli MLLM hanno ancora difficoltà con compiti specifici, specialmente quando si tratta di capire dettagli relativi a un argomento particolare, come le malattie delle piante.

Un'idea chiave è che possiamo migliorare gli MLLM aggiungendo conoscenze specifiche sull'area tematica in cui operano. Un modo per farlo è utilizzare qualcosa chiamato ontologia. Un'ontologia aiuta a organizzare la conoscenza in modo strutturato, così può guidare l'MLLM a capire meglio cosa sta guardando.

Nel nostro lavoro, abbiamo testato questa idea creando un sistema che combina ontologia con MLLM per identificare le malattie delle piante dalle immagini. Abbiamo usato conoscenze esistenti sulle malattie delle piante e le abbiamo collegate all'MLLM per renderlo più efficace. L'obiettivo era vedere se questa combinazione aiutasse l'MLLM a identificare malattie specifiche in modo più affidabile.

#Come Funziona il Sistema

Il primo passo nel nostro approccio è raccogliere informazioni dall'ontologia che descrive le malattie delle piante. L'ontologia contiene conoscenze dettagliate su diversi tipi di malattie delle piante, inclusi Sintomi, colori e Forme. Queste informazioni aiutano a creare migliori prompt da dare all'MLLM.

Una volta estratti i concetti rilevanti dall'ontologia, usiamo questi concetti per creare i prompt. L'MLLM riceve questi prompt insieme a immagini di foglie di piante che potrebbero essere malate. L'MLLM analizza quindi le immagini e restituisce osservazioni in un formato specifico.

Il passo successivo consiste nel trasformare le osservazioni in un formato comprensibile per l'ontologia. Utilizziamo questo input per interrogare l'ontologia e determinare la malattia specifica basata sui sintomi, colori e forme identificati.

Incorporando le capacità di ragionamento dell'ontologia, il sistema può fornire spiegazioni per le sue decisioni di classificazione. Questo significa che gli utenti possono capire perché è stata identificata una certa malattia, aumentando la fiducia nel sistema.

#Vantaggi dell'Usare Ontologia con MLLM

Integrare ontologia con MLLM presenta una varietà di vantaggi:

1. Migliore Accuratezza: Fornendo conoscenze specifiche sulle malattie, l'MLLM può fare previsioni migliori. Questo è particolarmente vero per le classificazioni che comportano differenze sottili tra i sintomi.

2. Maggiore Spiegabilità: Le capacità di ragionamento dell'ontologia aggiungono un livello di comprensione. Gli utenti possono vedere quali fattori hanno contribuito a una decisione di classificazione, aiutandoli a fidarsi di più del sistema.

3. Valutazione delle Prestazioni: L'ontologia può fungere da riferimento per valutare quanto bene sta funzionando l'MLLM. Confrontando i concetti identificati con quelli nell'ontologia, possiamo capire meglio le aree in cui l'MLLM eccelle o ha bisogno di miglioramenti.

4. Efficienza nella Selezione: Con così tanti MLLM disponibili, scegliere quello giusto per un compito specifico può essere difficile. Usare l'ontologia può semplificare questa selezione fornendo un chiaro metro di valutazione.

#Testare il Nostro Approccio

Per convalidare il nostro framework, abbiamo condotto esperimenti usando un dataset di malattie del riso. Abbiamo scelto immagini che rappresentano quattro diverse malattie, assicurandoci una collezione diversificata. Ogni MLLM è stato testato per vedere quanto bene riusciva a identificare sintomi, colori e forme relativi a ciascuna malattia.

Abbiamo scoperto che le prestazioni variavano tra i diversi MLLM. Alcuni modelli si comportavano meglio nell'identificare sintomi specifici, mentre altri eccellevano nel riconoscere colori o forme. Valutando i loro output rispetto ai concetti definiti nell'ontologia, abbiamo ottenuto preziose intuizioni sui loro punti di forza e debolezza.

Ad esempio, un modello era migliore nell'identificare sintomi come macchie, mentre un altro aveva difficoltà con sintomi simili. Questi risultati evidenziano l'importanza di affinare le capacità degli MLLM e la necessità di migliorare il collegamento tra come gli MLLM e l'ontologia comprendono i concetti.

#Usare l'Ontologia per Guidare i Risultati

Una parte importante del nostro lavoro è stata testare quanto bene l'MLLM potesse seguire le istruzioni quando non erano presenti sintomi. Abbiamo usato un set di immagini contenenti foglie sane, che non dovrebbero mostrare segni di malattia. L'MLLM è stato istruito a segnalare "nessuna anomalia" quando osservava foglie sane.

I risultati sono stati incoraggianti. La maggior parte dei modelli testati ha identificato con successo che non c'erano problemi con le foglie sane. Gemini-Pro-Vision ha mostrato addirittura un'accuratezza perfetta in questo compito. Tuttavia, alcuni modelli tendevano a prevedere sintomi quando non ce n'erano, il che richiede ulteriore attenzione.

#Spiegare le Classificazioni

In un'altra parte dei nostri esperimenti, volevamo mostrare come incorporare il ragionamento dall'ontologia possa rendere il processo di classificazione più comprensibile. Per questo, abbiamo utilizzato il modello Gemini-Pro-Vision e lo abbiamo sollecitato in due modi. Nel primo caso, abbiamo incluso conoscenze ontologiche rilevanti nel prompt, mentre nel secondo, abbiamo usato un prompt standard senza contesto aggiuntivo.

I risultati dei nostri test hanno mostrato un chiaro vantaggio per il primo approccio. Quando guidato dall'ontologia, Gemini-Pro-Vision ha identificato correttamente la malattia come "Macchia Rossa Stretta". In confronto, il prompt standard ha portato a una classificazione errata come "Macchia Marrone". Questo esempio sottolinea quanto sia importante incorporare conoscenze strutturate nel processo decisionale.

#Conclusione

L'integrazione delle Ontologie con i Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni rappresenta un'opportunità entusiasmante per migliorare le prestazioni e la comprensione in compiti che coinvolgono informazioni visive. Utilizzando la conoscenza strutturata delle ontologie, possiamo migliorare l'accuratezza e la spiegabilità degli MLLM. La nostra ricerca ha dimostrato che la combinazione di questi due approcci può portare a un'identificazione più affidabile delle malattie delle piante.

Mentre andiamo avanti, c'è ancora molto lavoro da fare. Ad esempio, combinare conoscenze da più ontologie potrebbe fornire informazioni ancora più ricche. Inoltre, applicare questo framework a vari campi oltre le malattie delle piante può svelare nuove intuizioni sulle capacità degli MLLM.

Questo approccio non solo arricchisce il modo in cui utilizziamo gli MLLM, ma apre anche percorsi per applicazioni più rigorose e affidabili in scenari reali. Il potenziale di espandere questo lavoro in altre discipline lo rende una direzione promettente per il futuro.