Российские ученые из НИЦ «Курчатовского института» разработали систему, которая при помощи технологий искусственного интеллекта позволяет автоматически определять признаки заболеваний у картофеля и других культур.
Об этом сообщил заместитель директора НИЦ «Курчатовский институт» по биологии и генетике, руководитель Курчатовского геномного центра Максим Патрушев.
Главным инструментом оценки устойчивости растений к заболеваниям остается визуальный осмотр, который проводят фитопатологи. Невнимательность в этом процессе приводит к ошибкам в оценке урожаев и отборе перспективных генотипов.
– Специалисты Курчатовского геномного центра и Всероссийского научно-исследовательского института сельскохозяйственной биотехнологии создали новый подход к автоматизированной диагностике болезней растений, основанный на методах цифрового фенотипирования и ИИ. Разработанное ими ПО для мобильных устройств и компьютеров способно решить проблему объективной и быстрой оценки устойчивости растений к заболеваниям. Система автоматически анализирует фотографии листьев и выявляет степень поражения болезнью, после чего преобразует характеристики инфекции в стандартную шкалу оценки. Точность диагностики заболеваний составила 82%, – сообщил Патрушев ТАСС.
Невозможность объективно и быстро оценить, насколько устойчив тот или иной сорт картофеля к такому распространенному заболеванию, как фитофтороз, который приводит к многомиллионным убыткам производителей по всему миру, напомнил он. Решение позволит снизить риски потери урожая за счет раннего обнаружения признаков болезни у растений.
– Система создает детальные визуальные карты поражения растений, вычисляет степень инфекции и выводит итоговую оценку, согласующуюся с принятыми в селекции стандартами. Программа может быть внедрена как в полевых условиях, так и в лабораториях. При этом внедрение цифрового фенотипирования кардинально изменит подход к созданию новых сортов. Селекционеры смогут оценивать тысячи растений за считанные часы вместо недель, объективно выбирая лучших генотипов для дальнейшей работы, – пояснил ученый.
Источник: tass.ru
