Ačkoliv je klíčové slovo FORENZNÍ spojené s kriminalistikou, je to tak vysvětleno správně i pro nás zahrádkáře, protože zpětným výzkumem zkoumáme, prověřujeme a odhalujeme kontext působení nežádoucích vlivů v přírodě na kvalitu sklizně a zdraví flóry obecně.
Jedním z mých směrů získávání informací je reverzní zkoumání sesbíraných dat. Nafotím, natočím denně mnoho materiálu, který následně třídím, porovnávám a hledám související kontext. Často se tak dostanu do bezvýchodné situace, kdy v sousedství vymírají rostliny rajčat pod vlivem „nějaké“ choroby, ale než stačíme zareagovat, je půlka vsi napadená a kdo nestříká ochrannými prostředky má po úrodě. Jenže o aplikaci ochranných prostředků to jen není. Žádný prostředek není multispektrální a je nutná kombinace postřiků. V případě plísně bramborové jde o rozsah tří dnů, v případě plísně černé je to jen den a mnohdy postřik nepomáhá, protože jde o jiný kmen choroby… úplně vypustím, že v dnešní přírodě je 100% pokrytí výtrusy Padlí amerického a Dřevomorky. Nám jde o útočné choroby, které nám neposkytují čas na odhalení, padlí má periodu přes týden a i po dvou týdnech lze rostlinku zachránit.
Proč forenzní průzkum
Základem forenzního výzkumu je odhalení kontextových linií při přirozeném běhu událostí a srovnávání s umělým zásahem do tohoto přirozeného sledu událostí.
Už z obecného popisu je zřejmé, že forenzní specialista musí být vynikající pozorovatel a musí zpracovávat mnoho optických vstupů a přidávat jim kontext učením se. Zářný příklad pro vytvoření velice pokročilé umělé inteligence (na základě deep learningu) pro usnadnění práce s reverzním posuzováním dat a hledání nových souvisejících příčin.
K tomuto účelu každoročně používám nové prvky výstavby a sadby na zahradě. Letos je to například můj produkční skleník, jsem loni na podzim neuklidil a již teď se těším na průzkum, který běžný smrtelník nemá k dispozici 🙂
Na toto zkoumání již potřebuji svého kolegu U. I., protože to jsou data, která poskládaná do fotografií na stole nemají smysl. I když celý průběh výzkumu natočím, získané video bude opět pouze pro někoho. Kam pak s takovým objemem dat? Má to vlastně smysl? Pokud o tom nebudu vyprávět, najde se pouze několik málo specifických jedinců se zájmem o kolekci získaných hub či chorob. Přitom s výsledky podobných výzkumů pracujeme všichni. Proč nepoužívat datové korpusy vhodné také pro individuální zaměření a subjektivní selekci při sdílení dovedností o přírodě.
Téma umělé inteligence, deep learningu a technologie MujKolegaUI.cz.
Skleník…
Rovnou přiznávám, že ponechat průzkumu skleník byla chyba a nic nového navíc. Klasický průběh několika plísňových hub, vyčerpání všech vláken odumřelých plodin. Vše mělo konzistenci hodně proschlého bolševníku a rozpadalo se na prach spolu s mraky spor. Okupace byla naprosto 100% a jen jsem nafotil pozice. Kupodivu jsem nenašel žádný projev života, ani loňské škvíry, nikde nikdo, jen sucho a suché plísně. Přesto pár fotografií stojí za shlédnutí.
Po aplikace 10l kombinovaného postřiku jsem se odvážil pětimetrovými rajčaty zatřást a konstatoval, že houby, plísně a sporová mračna jsou pokořena. Úklid loňska je mnohem náročnější než úklid rovnou v sezoně a zisk informací za moc nestál a musel by být podpořen časosběrným snímkováním. Což by šlo i v menším biotopu s možnými výsledky také z biofiltrace.
Život se objevil až po úklidu a opakované zálivce a hned v krásných formách.
Z nadbytku zálivky se již plnící zásobník vyhnal housenku, na kraji vlhkého substrátu kukla s již prosvítajícími křídly, první pokoutník, ploštice…
Pouze jedno místo napovídá, že se zde konal zápas života a smrti a nakonec by zde beton mohl také prohrát.
Detaily a krása vykreslení, jakou má grafické znázornění fraktál „Mandelbrodka“
Mandelbrotova množina je množina bodů komplexní roviny, které jsou odvozeny od rekurzivních procesů s komplexními čísly patřícími této množině a jejímu okolí.
https://cs.wikipedia.org/wiki/Mandelbrotova_mno%C5%BEina