На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 729 подписчиков

Свежие комментарии

  • Валентина Литвяк
    Он уличил! Европа  открыто заявляет, что воюет с Россией. Или он в серьез считает, что Россия воюет с хохлами Может и...Постпред в ООН Не...
  • ШКИПЕР
    «  Мадьяр: если Путин позвонит, я отвечу на звонок, но сам ему звонить не буду »   Песков, не гони пургу. Какие встре...Песков о контакта...
  • ЮрийОгневед Литовченко
    опять рейх будет...🥱Фон дер Ляйен при...

ПНИПУ: разработана система, которая распознает болезни растений с точностью до 90%

Ученые Пермского Политеха и Пермского государственного аграрно-технологического университета разработали систему на основе искусственного интеллекта, которая автоматически распознает заболевания растений по фото и предлагает способы лечения. Разработка уже прошла испытания на плантациях миндаля в Крыму: точность диагностики достигла 70–90%, а гибель молодых деревьев снизилась до 1–2%.

Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.

Сегодня в большинстве хозяйств болезни по-прежнему определяют вручную — агрономы обходят поля и оценивают состояние растений "на глаз". Такой подход требует опыта и времени, а ошибка может привести к потере урожая.

Новая система решает эту проблему с помощью нейросети. Пользователю достаточно сфотографировать лист или ствол растения через мобильное приложение.

"С помощью нейросети программа анализирует снимок, оценивает текстуру листа, его цвет, форму, наличие пятен и на основе этих данных определяет заболевание. Если диагноз подтвержден, система выдает рекомендации по лечению", — объяснил доктор технических наук, профессор кафедры "Информационные технологии и автоматизированные системы" Сергей Костарев.

Для обучения алгоритма ученые собрали базу изображений: не менее 50 примеров для каждого заболевания — грибкового, вирусного или бактериального. В результате система научилась распознавать болезни с точностью, сопоставимой с уровнем опытного агронома.

Важной частью разработки стал "Календарь садовода" — цифровой дневник, где сохраняется информация о состоянии растений, диагнозах и обработках. Программа напоминает, когда нужно поливать, проверять или лечить деревья.

Изначально ученые выбрали миндаль как одну из перспективных культур для импортозамещения: сегодня до 90% орехов на российском рынке — зарубежные. При этом миндаль уязвим к болезням, особенно после весенних заморозков, которые ослабляют растения.

"За первый год испытаний гибель молодых саженцев составила всего 1–2% — это значительно ниже обычных потерь. При этом сам подход универсален и может применяться для других культур", — добавлил Сергей Костарев.

Система уже доступна пользователям и учитывает российские сорта, местные заболевания и разрешенные препараты, что делает ее особенно полезной для отечественных хозяйств. В дальнейшем ученые планируют расширить базу данных, адаптировать технологию под другие культуры, включая оливки, и создать мобильного робота для ухода за садом. Он сможет автоматически поливать и обрабатывать растения, а также защищать их от животных.

 

Ссылка на первоисточник
наверх