Разработана программа на основе ИИ, которая распознает болезни растений
Программу, которая распознает болезни растений с точностью до 90% разработали ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) и Пермского государственного аграрно-технологического университета (ПГАТУ). Система выявляет болезни по снимкам листьев и ствола, предлагая варианты лечения, сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ.
«Ученые ПНИПУ и ПГАТУ разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая автоматически выявляет болезни миндаля по снимкам листьев, ствола и предлагает варианты лечения. Испытания на плантациях в Крыму показали: точность распознавания заболеваний достигает 70-90%, а гибель молодых саженцев снижается до 1-2%, при этом подход можно масштабировать на другие культуры», — сообщили в министерстве.
Как отмечают ученые, на сегодняшний день в большинстве хозяйств агрономы сами обходят поля и определяют болезнь по внешним признакам. Такой подход требует большого опыта и времени, а ошибка в диагнозе, когда, например, грибковую инфекцию принимают за нехватку влаги, приводит к неверному выбору препаратов и дополнительным потерям. В таких условиях все более востребованными становятся автоматизированные системы диагностики, особенно отечественные.
Система, которую создали ученые Перми, сама распознает болезни растений по фотографии, подсказывает, чем лечить, и помогает вести учет сада в «календаре садовода». Приложение уже работает на примере миндаля, но его возможно масштабировать на другие культуры. Миндаль же был выбран учеными, как наиболее перспективная культура для российского фермерства — 90% орехов на российском рынке импортные, поэтому важная задача — заместить их отечественной продукцией.
Как работает программа
«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», — объяснил доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ Сергей Костарев.
Чтобы научить программу распознавать болезни, ученые собрали базу изображений: для каждого заболевания (грибкового, вирусного или бактериального) использовали не менее 50 образцов, снятых в полевых условиях. Также исследователи систематизировали знания о болезнях, описали симптомы, выстроили логическую структуру. На ее основе обучили нейросеть распознавать конкретные признаки: текстуру листа, его цвет, форму, наличие пятен. По их сочетанию программа и ставит диагноз. Точность распознавания достигла 70-90%.
Кроме того, в отличие от зарубежных аналогов, система учитывает российские сорта, местные болезни и вредителей, а рекомендации по лечению соответствуют препаратам, зарегистрированным в РФ. Как отметил Сергей Костарев, система может быть полезна не только фермерам и агрономам, но и садоводам-любителям, дачникам, сотрудникам питомников и вообще всем, кто заботится о здоровье растений.
Теперь ученые намерены дообучить нейросеть на большем количестве образцов, адаптировать систему под оливки и масштабировать технологию на другие культуры и регионы. В рамках этой же разработки ученые создают мобильного робота для ухода за садом. Он сможет проводить полив или опрыскивание больных деревьев по команде с приложения, а также отпугивать диких животных, например, зайцев, которые повреждают кору молодых деревьев.
