Ученые ТюмГУ разработали программное обеспечение, которое способно автоматически распознавать и измерять количество пестицидов, осевших на растениях, что позволяет свести к минимуму количество используемых пестицидов и уменьшить загрязнение окружающей среды.
Результаты опубликованы в журнале Agriculture.
Пестицид — вещество (или смесь веществ) химического либо биологического происхождения, предназначенное для уничтожения вредных насекомых, грызунов, сорняков, возбудителей болезней растений и животных, а также используемое в качестве дефолианта, десиканта и регулятора роста. Ранее пестициды именовались ядохимикатами.
Оптимизация методов доставки средств защиты растений является в настоящий момент одной из наиболее актуальных задач, связанных как с продовольственной, так и экологической безопасностью. По словам ученых, сегодня большую популярность в сельском хозяйстве приобрели кремнийорганические агроадъюванты — вещества, которые при добавлении в рабочий раствор пестицида, усиливают его действие на вредный объект. Их чрезмерное использование оказывает пагубное воздействие на жизнедеятельность насекомых опылителей и сказывается на биобезопасности региона культивации.
Ученые Тюменского государственного университета (ТюмГУ) применили нейросеть, что позволило повысить точность измерения площади обработки растений благодаря возможности распознавания сухих островков (участков поверхности листа, не покрытых препаратом).
По их словам, в случае применения стандартных алгоритмов и методов обработки эти сухие области учитываются в общей области покрытия, а это дает неверную информацию об эффективности обработки.
«Мы получили несколько хороших результатов в области искусственного интеллекта применительно к автоматическому распознаванию изображений листьев растений», — сообщил сотрудник научно-исследовательской лаборатории фотоники и микрофлюидики ТюмГУ Фабио Грациозо.
При этом он добавил, что программное обеспечение способно автоматически распознавать и измерять количество воды или пестицидов и адъювантов на водной основе, осевших на листьях растений.
По его оценкам, практическая значимость разработки заключается в том, что она дает возможность автоматически измерять площадь покрытия листьев пестицидами в режиме реального времени; для обработки каждого изображения достаточно нескольких секунд.
«Это позволит свести к минимуму количество используемых пестицидов или адъювантов, а значит, снизить затраты и уменьшить загрязнение окружающей среды», — отметил он, добавив, что результаты готовы к применению и требуют обычного оборудования («достаточно портативного компьютера и фотоаппарата, а специализированная камера со специальными объективами может улучшить качество результатов»).
В университете рассказали, что тема искусственного интеллекта для автоматического распознавания изображений очень популярна среди многих ученых, и число публикаций в этой области велико.
Однако примеров применения искусственного интеллекта для обработки изображений в сельском хозяйстве не так много, отметили в вузе, подчеркнув, что вклад исследователей ТюмГУ заключается в том, что они использовали существующую модель искусственного интеллекта, применяемую для автоматического распознавания спутниковых изображений, и адаптировали ее для применения в сельском хозяйстве.
«Качество распознавания искусственного интеллекта сильно зависит от процесса обучения нейросети: мы вручную распознали 130 изображений листьев, а затем использовали их для обучения искусственного интеллекта», — пояснил Фабио Грациозо, добавив, что результаты могут быть значительно улучшены, если провести более длительный процесс обучения с большим количеством изображений.
Источник: ria.ru
