Учёные МарГУ определяют болезни яблони с помощью искусственного интеллекта

Болезни сельскохозяйственных культур представляют собой серьезную угрозу международной продовольственной безопасности, а разработка автоматизированных интеллектуальных систем их идентификации по-прежнему остается сложной научной и технической проблемой.

Сочетание роста глобального проникновения смартфонов и последних достижений в области компьютерного зрения, ставшее возможным благодаря методам глубокого обучения, открыло путь к диагностике заболеваний с использованием всевозможных мобильных устройств. Для того, чтобы разработать высокоточные классификаторы изображений для диагностики заболеваний растений, необходимо иметь достаточно большой набор данных изображений больных и здоровых растений.

В МарГУ запущен проект по цифровому растениеводству, направленный на поиск аномалий в фотографиях яблонь при помощи глубокого машинного обучения.

В состав команды проекта входят доценты кафедры общего земледелия, растениеводства, агрохимии и защиты растений, кандидаты сельскохозяйственных наук Нина Апаева и Асия Ямалиева, а также профессор кафедры агроинженерии и технологии производства, переработки сельскохозяйственной продукции, доктор биологических наук Ольга Марьина-Чермных.

Благодаря научной разработке ученых вуза, можно с точностью до 96% определить болезнь. Нейронные сети анализируют оцифрованные снимки листьев и плодов яблони и составляют заключение, где указано наличие того или иного заболевания, что позволяет принять меры для лечения конкретной болезни.

«Грамотная диагностика растений помогает своевременно выявить и решить проблему, минимизировав негативные последствия для урожая. Развитие цифровых технологий и автоматизация процессов диагностики позволяет уменьшить влияние человеческого фактора и снизить вероятность ошибки», — рассказал Директор Центра технологий искусственного интеллекта ИПУ РАН Андрей Макаренко.

Фото: МарГУ