В самых зерновых районах области обучают компьютерную систему и создают для неё интеллектуальную базу, передает корреспондент @Pavlodarnews.kz.
Как пояснила руководитель проекта – профессор кафедры биологии и экологии Торайгыров университета Римма Уалиева, новая технология должна помочь аграриям бороться с патогенами, вредителями и сорняками до того, как они нанесут ущерб урожаю. В основу положен искусственный интеллект, который обучают распознавать природные угрозы яровой пшенице.
Проект рассчитан на три года. В течение этого времени исследователи планируют сформировать базу данных из тысяч снимков, описаний спектров, образцов заболеваний и насекомых. Пока система учится на полях районов Теренколь и Железинского.
– Проект основан на гиперспектральном зондировании – одном из методов дистанционного мониторинга, который позволяет «считывать» состояние растений без контакта, – поясняет Римма Уалиева. – Среди типичных болезней: гельминтоспориозная корневая гниль, фузариозная пятнистость, септориоз, пыльная головня, а также спорынья. Встречаются и бактериальные, и вирусные инфекции, но в этом проекте акцент сделан именно на грибковые поражения.
Технически обучение проходит так: в лабораторию собирают растительные образцы, проводят классическую диагностику, делают посевы на питательные среды, чтобы определить вид патогена. Затем специалисты фотографируют образцы с помощью гиперспектрального сенсора. Так формируются снимки с точным спектром отражения. Полученные данные загружают в программу и используют для обучения искусственного интеллекта. После этого команда выезжает в поля с дронами, оснащёнными гиперспектральными камерами, и обследует участки, сравнивая спектры с обученной базой.
– Система также способна распознавать вредителей и сорную растительность. Вредители – это не только саранча, луговой мотылёк и кузнечики, но и более специфические насекомые: хлебная полосатая блошка, чёрная пшеничная муха, пшеничный трипс, хлебные жуки, тли, цикадки, – перечислила Римма Уалиева. – Энтомологические образцы собираем в разные фазы вегетации, и они также проходят лабораторную обработку: их микроскопируют и делают гиперспектральные фотографии. Затем обучают ИИ распознавать вредителя по спектру, вплоть до отличий по расположению усиков или крыльев.
Собранные интеллектуальные модули в будущем можно будет коммерциализировать. По словам собеседницы, такой базы по яровой пшенице пока нет ни в Казахстане, ни за рубежом. Есть только обзорные публикации, точечных данных крайне мало.
Павлодарские ученые уверены, что эта методика позволит оптимизировать финансовые затраты при выращивании сельскохозяйственных культур и снизить пестицидную нагрузку на агроэкосистему.
