沙扎迈赫迪(Shaza Mehdi)前院的玫瑰丛很漂亮，但很容易生病。去年的一天，迈赫迪问自己，为什么她的手机不能像《星际迷航》中的手持科学分析仪一样诊断出植物的疾病。“电脑怎么才能知道？”这位来自佐治亚州劳伦斯维尔市的高中高年级学生问道。很快，她和一个叫尼尔拉文内尔(Nile Ravenell)的朋友一起，在去上课、修指甲和去学校附近华夫饼屋(Waffle House)途中摆弄神经网络。
迈赫迪不知道如何编程，她身边也没有这种人。她生活中的成年人可以鼓励她这样做，但不能提供专业知识;她所在的学校没有开设计算机科学的入门课程。迈赫迪晚上躺在床上，和家里的泰迪(Teddy)以及她那台老掉牙的戴尔笔记本电脑一起，通过YouTube视频和在线教程自学编程语言Python和神经网络基础知识。当她遇到程序中的Bug时，她会求助于论坛上的陌生人。“我真的很讨厌Bug，”她高兴地回忆道。
值得一提的是，迈赫迪受到一个YouTube视频的启发，其内容是斯坦福大学的一个研究人员开发出的神经网络可以识别出皮肤癌，效果能够与专业皮肤科医生相提并论。一个在线教程告诉她如何独自实现神经网络的技巧。第一步是下载软件来识别日常用品，比如厕所和茶壶。第二步是重新调整它的视觉，给它输入大约1万张有标记的病害植物图片，这些图片是迈赫迪从网上收集的，经过了疾病鉴定。
2017年晚些时候，她终于对自己的应用程序plantMD进行了测试。迈赫迪紧张地看着应用程序扫描一棵叶子上有浅绿色和褐色斑点的病怏怏葡萄树，随后一片长着麻点的叶子突然出现在手机屏幕上。几次紧张的心跳过后，“葡萄藤炭疽病”的字眼随即从上方闪现出来。快速的网络搜索证实了这一诊断:一个真菌感染的明确病例，也被称为鸟眼腐烂。“我放下心来，” 迈赫迪回忆道，“手持科学记录仪工作了。”
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