EN ВЕРСИЯ ДЛЯ СЛАБОВИДЯЩИХ
ФГБУ «Центр цифровой трансформации в сфере АПК»
Горячая линия 8 800 222-60-42
Звонки по Москве 7 495 740-90-60

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НАУЧИЛИ ИСКАТЬ БОЛЕЗНИ КУСТОВ КАРТОФЕЛЯ

Команда ученых из России, Индии и Ирака разработала инновационный комплекс для визуальной диагностики заболеваний кустов картофеля с помощью искусственного интеллекта. Новинка позволит аграриям вовремя распознать болезни растений и избавиться от них, уменьшив расход химических препаратов втрое, сообщил ТАСС ученый Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) Мостафа Аботалеб.

Команда ученых из России, Индии и Ирака разработала инновационный комплекс для визуальной диагностики заболеваний кустов картофеля с помощью искусственного интеллекта. Новинка позволит аграриям вовремя распознать болезни растений и избавиться от них, уменьшив расход химических препаратов втрое, сообщил ТАСС ученый Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) Мостафа Аботалеб.

"Мы вместе с учеными из Индии и Ирака разработали инновационный комплекс AI-PotatoGuard, который предназначен для визуальной диагностики заболеваний картофеля с помощью искусственного интеллекта. Этот прибор очень важен для сельского хозяйства, ведь еще каких-то 100 лет назад в Ирландии эпидемия фитофторы на картофельных полях вызвала настоящий голод. Мониторинг болезней картофеля с помощью нашего комплекса не только позволит сохранить урожай, но и сократить количество применяемых химикатов втрое", - сказал собеседник агентства.

Он пояснил, что речь идет прежде всего о таких заболеваниях кустов картофеля, как фитофтороз и альтернариоз. В их случае споры грибка могут поражать стебли, листья и клубни. Еще одно заболевание - парша - вызывается бактерией, проявляющей активность в засушливые годы. Из-за них урожайность зараженных кустов картофеля падает, степень сохранности клубней снижается.

"Для обнаружения фитофторы не нужно заранее выкапывать клубни. Новая система анализирует состояние листьев. За состоянием картофельной ботвы можно следить с помощью беспилотных летательных аппаратов, а в некоторых случаях достаточно анализа спутниковых снимков картофельного поля. Данные поступают в модуль анализа информации, в основе которого сверточная нейронная сеть (CNN), которая выставляет растению диагноз", - сказал ученый.

Он отметил, что традиционная практика, когда листья осматривает агроном, позволяет выявить фитофтороз в 75% случаев, а на ранней стадии только лишь в 50% случаев. Применение новой системы дает возможность определить заражение фитофторозом и другими перечисленными заболеваниями в 95% случаев, а на ранней стадии - в 85% случаев.

ТАСС Наука


Продолжая использовать сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie. Они помогают нам делать этот сайт удобнее для пользователей. Нажав кнопку «Принимаю», вы соглашаетесь с обработкой персональных данных в соответствии с Политикой организации обработки и обеспечения безопасности персональных данных. Вы можете запретить обработку некоторых типов файлов cookie в настройках вашего браузера.