为推动人工智能与农业领域的交叉创新，7月11日10:00，武汉理工大学计算机与人工智能学院在鉴湖校区学海楼510举办“青年教师联合会博学讲坛”。本次讲座特邀澳大利亚麦考瑞大学计算机学院助理教授于笑寒担任主讲，围绕“AI for Agriculture: Pushing the Limits of Visual Recognition”展开分享，学院师生积极参与交流。
讲座中，于笑寒教授首先介绍了人工智能与深度学习在图像识别领域的快速发展，尤其是在动物物种识别、植物分类及医学影像分析等任务中的广泛应用，并指出这些技术正逐步拓展至更复杂的农业视觉场景。
随后，他重点分析了面向农业的超细粒度视觉分类任务所面临的严峻挑战：需要区分外观高度相似、差异极其细微、甚至连人类专家也难以稳定辨别的类别，例如近似作物品种或作物早期病害的不同阶段形态。这对模型的细节建模能力与鲁棒性提出了更高要求。针对这一问题，于笑寒教授详细介绍了其团队构建的大规模农业超细粒度图像数据集，该数据集包含超过47000张图像和3500余个类别，覆盖作物监测、病虫害识别与精准育种等关键应用场景，并提出了相应的评估基准，以推动视觉识别能力在复杂农业场景中的持续提升与落地应用。
讲座结束后，于笑寒教授与在场师生进行了深入的互动交流。现场气氛热烈，师生们纷纷表示受益匪浅。此次讲座不仅加深了师生对人工智能与农业视觉识别交叉技术的理解，也为跨学科研究提供了新的思路和方法。于笑寒教授的精彩分享为学院的学术交流注入了新的活力，进一步促进了学院与国内外顶尖科研团队的学术往来。学院对于笑寒教授的莅临表示衷心感谢，并期待未来在人工智能交叉领域开展更多深入的交流与合作。
文/图：谷秋阳；编辑：丁一；审核：周雄