Учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета и Пермского государственного аграрно-технологического университета создали систему на основе искусственного интеллекта, которая автоматически выявляет болезни растений по снимкам листьев и ствола и предлагает варианты лечения.
Как сообщили ТАСС в пресс-службе Минобрнауки РФ, испытания на плантациях в Крыму показали, что точность распознавания заболеваний достигает 70–90 процентов, а гибель молодых саженцев снижается до 1–2 процентов. При этом подход можно масштабировать и на другие культуры.
Сегодня в большинстве хозяйств агрономы сами обходят поля и определяют болезни по внешним признакам, что требует большого опыта и времени. Ошибка в диагнозе, когда, например, грибковую инфекцию принимают за нехватку влаги, приводит к неверному выбору препаратов и дополнительным потерям. Поэтому автоматизированные системы диагностики становятся всё более востребованными.
Разработка пермских учёных уже работает на примере миндаля, но её можно адаптировать и под другие культуры. Миндаль был выбран как наиболее перспективная культура для российского фермерства — 90 процентов орехов на российском рынке импортные, поэтому задача заместить их отечественной продукцией стоит остро.
Для работы фермеру достаточно сфотографировать подозрительный лист через мобильное приложение. Нейросеть анализирует снимок, оценивает текстуру листа, его цвет, форму и наличие пятен, а на основе этих данных определяет заболевание. Если диагноз подтверждён, система выдаёт рекомендации по лечению, пояснил профессор кафедры информационных технологий и автоматизированных систем ПНИПУ Сергей Костарев.
Чтобы научить программу распознавать болезни, учёные собрали базу изображений: для каждого заболевания использовали не менее 50 образцов, снятых в полевых условиях. Также исследователи систематизировали знания о болезнях, описали симптомы и выстроили логическую структуру, на основе которой обучили нейросеть распознавать конкретные признаки. В отличие от зарубежных аналогов, система учитывает российские сорта, местные болезни и вредителей, а рекомендации по лечению соответствуют препаратам, зарегистрированным в России.
Теперь учёные планируют дообучить нейросеть на большем количестве образцов, адаптировать систему под оливки и масштабировать технологию на другие культуры и регионы. В рамках той же разработки создаётся мобильный робот для ухода за садом, который сможет проводить полив или опрыскивание больных деревьев по команде с приложения, а также отпугивать диких животных, повреждающих кору молодых деревьев.
