Благодаря уникальному набору данных по листьям томатов из почти 9000 изображений прорыв в области обнаружения болезней сельскохозяйственных культур с помощью искусственного интеллекта позволит сократить потери урожая и риски для здоровья, связанные с использованием химикатов. Исследование опубликовано в журнале Neural Computing and Applications.
Чтобы ИИ работал точнее и быстрее, ученые использовали особый алгоритм IR-CBAM, который учит систему смотреть на лист так же, как опытный агроном: сначала замечать важные признаки — цвет, текстуру, края пятен, а потом фокусироваться именно на больных участках, игнорируя лишнее — почву, тени, фон. Это делает анализ быстрым и точным, даже если фото сделано на телефон в поле. Точность распознавания превысила 99%, что раньше удавалось только в идеальных лабораторных условиях.
Такая технология особенно полезна для фермеров — раньше они зависели от визуального осмотра, который занимает время и может привести к ошибкам. Теперь с помощью простого телефона можно быстро узнать, чем болеет растение, и вовремя начать лечение. Это снижает потери урожая, помогает реже и точнее использовать химикаты, что полезно и для урожая, и для природы, и для здоровья людей. Особенно это важно в регионах, где сложно вызвать агронома.
Ученые считают, что такие ИИ-модели — шаг к умному земледелию, когда решения принимаются на основе данных, а не только опыта. В будущем подобные системы могут охватить не только томаты, но и другие культуры. Сейчас ученые работают над тем, чтобы внедрить эту технологию в реальную сельскохозяйственную практику и помочь фермерам по всему миру выращивать урожай эффективнее и безопаснее.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, что роботы-уборщики томатов будут тренироваться на виртуальной площадке.