Растения спасет цифровой фитопатолог
Пермские ученые создали программу распознавания болезней миндаля на основе искусственного интеллекта. Точность работы системы достигает 90%.
Сегодня в сельском хозяйстве одна из самых востребованных профессий – фитопатолог. Это врач для растений, специалист, который изучает болезни различных культур и способы их лечения. Именно он подбирает методы исцеления, а также принимает решение: чем обрабатывать проблемное поле, какую культуру сажать после зараженной. Помимо этого, во время вспышек заболеваний его задача – спасти от болезни соседние поля.
Ежегодно из-за сорняков, вредителей и болезней растений на Земле гибнет примерно 25-40% потенциального урожая продовольственных культур. Поэтому борьба с болезнями и вредителями - одна из важнейших задач во всем мире.Снижение потерь даже на несколько процентов даст рынку продовольствия огромные ресурсы.
Сохранить урожай
В связи с нехваткой фитопатологов в большинстве хозяйств до сих пор диагностику проводят «на глаз», – агрономы определяют болезнь по внешним признакам. Это занимает много времени, ошибки в диагнозе приводят к потерям и затратам на неверно выбранные препараты. Автоматизированные системы диагностики позволяют эффективно решить проблему.
Ученые из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) и Пермского государственного аграрно-технологического университета (ПГАТУ) разработали цифровую программу, которая с помощью ИИ по фото выявляет больное растение, ставит диагноз и предлагает способы лечения.
Как и любая нейросеть, для эффективной работы она нуждается в обучении. Разработчики начали с миндаля. Это перспективная культура для российских аграриев, так как 90% всех орехов на российском рынке привозятся из-за рубежа. Сейчас идет активная работа по насыщению рынка отечественной продукцией, в Крыму площади садов ежегодно растут на 200-300 гектаров, посадки миндаля появляются в Краснодарском крае и Кабардино-Балкарии. Но растение нужно защитить от болезней.
Хороший ИИ-доктор
Новая нейросеть оказалась очень хорошим доктором для этой культуры. Она проста и удобна в применении.
«Для работы фермеру достаточно сфотографировать подозрительный лист через мобильное приложение. С помощью нейросети программа анализирует снимок, оценивает текстуру листа, его цвет, форму, наличие пятен, и на основе этих данных определяет заболевание. Если диагноз подтвержден, система выдает рекомендации по лечению», – отметил Сергей Костарев, доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ.
При этом проверка эффективности системы в Крыму показала, что на плантациях ИИ диагностирует болезни с очень высокой точностью, 70-90%. Но важнее другое, в результате применения системы гибель саженцев снизилась до минимума, 1-2%.
В дальнейшем платформа будет адаптироваться для работы с другими культурами, которые выращиваются в других регионах России. Для этого необходимо расширять базу данных, нейросеть будет постоянно обучаться. Таким образом платформа станет более универсальной и востребованной в различных хозяйствах.
При этом в России активно идут работы по созданию ИИ-моделей для диагностики заболеваний растений. Ученые Тюменского госуниверситета разработали интеллектуальную систему для наблюдения за здоровьем растений в тепличных хозяйствах. Эксперты и программисты из Дубны создали онлайн-платформу «Определение болезней растений» и мобильное приложение DoctorP, которая определяет болезни по фото и дает рекомендации по лечению. Разработчик ПО, компания R-Style Softlab, входящая в группу Россельхозбанка, тоже выпустила новинку, позволяющую определить болезни агрокультур по фото и даже получить рекомендации по лечению. Похожее приложение «Агролаб» разработали студенты из Оренбургского госуниверситета.
Уход, диагностика и лечение
Таким образом, в России сложился устойчивый тренд на создание прикладных ИИ-моделей для АПК. При этом главная перспектива развития ИИ-доктора для растений – объединение нейросети с роботом для работы в поле, саду или теплице. Это может быть, как наземное, так и воздушное устройство, которое будет не только ухаживать за растениями, но и сможет мгновенно поставить диагноз, и немедленно принять меры для лечения и защиты других растений. А в сложном случае автоматически пригласит на место специалиста-человека.
Подобные роботы уже создаются и постоянно модернизируются. Объединение с цифровым фитопатологом позволит эффективно использовать технические возможности роботов. В дальнейшем они же станут частью платформ умного земледелия, которые активно разрабатывают и внедряют крупные агрохолдинги.
Цифровизация лечения растений существенно увеличит выпуск продуктов питания в России. С учетом насыщения внутреннего рынка, их значительная часть будет экспортироваться. Отдельный экспортный продукт – цифровые платформы, позволяющие, в том числе, автоматизировать диагностику и лечение растений. После адаптации они могут поставляться в страны СНГ, Ближнего Востока, Северной Африки и другие регионы с быстро растущими рынками растениеводства.
