В России нашли способ свести к минимуму использование пестицидов
Ученые ТюмГУ разработали программное обеспечение, которое способно автоматически распознавать и измерять количество пестицидов, осевших на растениях. Это поможет минимизировать количество используемых препаратов, снизить затраты на них и уменьшить загрязнение окружающей среды. Результаты опубликованы в журнале Agriculture.
Статья о работе ученых вышла на ресурсах РИА «Новости».
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 — одна 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 опылителей и сказывается на биобезопасности региона культивации.
Исследователи ТюмГУ применили нейросеть, что позволило повысить точность измерения площади обработки растений благодаря возможности распознавания сухих островков (участков поверхности листа, не покрытых препаратом). В случае применения стандартных алгоритмов и методов эти сухие участки учитываются в общей области покрытия, а это дает неверную информацию об эффективности.
«Мы получили несколько хороших результатов в области искусственного интеллекта применительно к автоматическому распознаванию изображений листьев растений», — сообщил сотрудник научно-исследовательской лаборатории фотоники и микрофлюидики Фабио Грациозо.
Практическая значимость разработки заключается в том, что она дает возможность измерять площадь покрытия пестицидами в режиме реального времени: для обработки каждого изображения достаточно нескольких секунд.
Тема искусственного интеллекта для автоматического распознавания изображений очень популярна среди многих ученых, и число публикаций в этой области велико. Однако примеров применения ИИ для обработки изображений в сельском хозяйстве не так много. Вклад исследователей ТюмГУ заключается в том, что они использовали существующую модель искусственного интеллекта, применяемую для автоматического распознавания спутниковых изображений, и адаптировали ее.
«Качество распознавания искусственного интеллекта сильно зависит от процесса обучения нейросети: мы вручную распознали 130 изображений листьев, а затем использовали их для обучения ИИ», — пояснил Фабио Грациозо, отметив, что результаты могут быть значительно улучшены, если провести более длительный процесс обучения с большим количеством изображений.
Исследование выполнялось в рамках базовой части госзадания Минобрнауки.
Источник:
РИА «Новости»
