Ученые ТюмГУ разработали программное обеспечение, которое способно автоматически распознавать и измерять количество пестицидов, осевших на растениях. Разработка дает возможность автоматически измерять площадь покрытия листьев в режиме реального времени, что позволяет свести к минимуму количество используемых пестицидов, снизить затраты на них и уменьшить загрязнение окружающей среды, сообщили в вузе. Результаты опубликованы в журнале Agriculture.
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 является в настоящий момент одной 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 насекомых опылителей и сказывается на биобезопасности региона культивации.
"Мы получили несколько хороших результатов в области искусственного интеллекта применительно к автоматическому распознаванию изображений листьев растений", – сообщил сотрудник научно-исследовательской лаборатории фотоники и микрофлюидики ТюмГУ Фабио Грациозо. При этом он добавил, что программное обеспечение способно автоматически распознавать и измерять количество воды или пестицидов и адъювантов на водной основе, осевших на листьях растений. По его оценкам, практическая значимость разработки заключается в том, что она дает возможность автоматически измерять площадь покрытия листьев пестицидами в режиме реального времени; для обработки каждого изображения достаточно нескольких секунд. "Это позволит свести к минимуму количество используемых пестицидов или адъювантов, а значит, снизить затраты и уменьшить загрязнение окружающей среды", – отметил он, добавив, что результаты готовы к применению и требуют обычного оборудования ("достаточно портативного компьютера и фотоаппарата, а специализированная камера со специальными объективами может улучшить качество результатов"). В университете рассказали, что тема искусственного интеллекта для автоматического распознавания изображений очень популярна среди многих ученых, и число публикаций в этой области велико. Однако примеров применения искусственного интеллекта для обработки изображений в сельском хозяйстве не так много, отметили в вузе, подчеркнув, что вклад исследователей ТюмГУ заключается в том, что они использовали существующую модель искусственного интеллекта, применяемую для автоматического распознавания спутниковых изображений, и адаптировали ее для применения в сельском хозяйстве. "Качество распознавания искусственного интеллекта сильно зависит от процесса обучения нейросети: мы вручную распознали 130 изображений листьев, а затем использовали их для обучения искусственного интеллекта", – пояснил Фабио Грациозо, добавив, что результаты могут быть значительно улучшены, если провести более длительный процесс обучения с большим количеством изображений.