Ученые научили ИИ 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, пишет ТАСС.

«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 позволит не только сохранить урожай, но и сократить количество применяемых химикатов втрое», — рассказал ученый Южно-Уральского государственного университета Мостафа Аботалеб.

Он объяснил, 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, которая проявляет 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, 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.