Ученые натренировали ИИ определять нематоду картофеля по фото

Изобретение позволит облегчить жизнь фермерам, а в перспективе и владельцам ЛПХ. Ведь с помощью ИИ определять болезни у растений намного легче, а лечение станет точечным и позволит сократить расход химических препаратов втрое. Об этом заявил ученый Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) Мостафа Аботалеб.

Исследователь приводит в качестве примера случай столетней давности в Ирландии, когда эпидемия фитофторы на картофельных полях вызвала настоящий голод. Но теперь, благодаря ИИ, такие ситуации больше никогда не повторятся.

Также Мостафа рассказал, что их разработка поможет справляться не только с фитофторой, но и с другим, не менее опасным грибковым заболеванием - альтернариозом - передающимся спорами, а еще позволит справляться и с паршой. Последняя проявляет наибольшую активность в засушливые годы. Из-за нее урожайность зараженных кустов картофеля падает, а степень сохранности клубней снижается.

Больше не нужно выкапывать клубни, чтобы обнаружить фитофтороз. Новая система определит болезнь по листьям. А состояние ботвы картофеля можно отслеживать с помощью дронов и прочих летательных аппаратов. А иногда болезни можно и вовсе выявить через спутниковые снимки картофельного поля. Научная фантастика в реальной жизни!

«Данные поступают в модуль анализа информации, в основе которого сверточная нейронная сеть (CNN), которая выставляет растению диагноз», - сказал ученый.

Стоит отметить, что традиционный осмотр листьев агрономом позволяет выявить фитофтороз только в 75% случаев, а на ранней стадии болезнь можно обнаружить еще реже - лишь в 50% случаев. А благодаря применению новой системы заражение фитофторозом и другими заболеваниями можно определить аж в 95% случаев, а на ранней стадии - в 85% случаев.

По материалам ТАСС 

Источник фото botanichka.ru