Искусственный интеллект поможет избежать заболеваний картофеля |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-08-14 11:39 Научный сотрудник ВШЭКН Южно-Уральского государственного университета Мостафа Аботалеб вместе с учёными из Индии и Ирака принял участие в разработке инновационного комплекса AI-PotatoGuard, предназначенного для визуальной диагностики заболеваний картофеля с помощью искусственного интеллекта. Речь идёт прежде всего о грибковых заболеваниях картофеля, из которых самым известным является фитофтороз. Другое заболевание – альтернариоз – возникает на ранних стадиях развития куста. Споры грибка могут поражать стебли, листья и клубни. Ещё одно заболевание – парша – вызывается бактерией, проявляющей активность в засушливые годы. Растения картофеля наиболее уязвимы перед паршой в первые 6 недель и последние 2 недели перед отмиранием. В результате урожайность заражённых кустов картофеля падает, сохранность клубней снижается. Сто лет назад в Ирландии эпидемия фитофторы на картофельных полях вызвала настоящий голод. Для обнаружения фитофторы не нужно заранее выкапывать клубни. Система AI-PotatoGuard анализирует состояние листьев картофеля. За состоянием картофельной ботвы можно следить с помощью беспилотных летательных аппаратов, а в некоторых случаях достаточно анализа спутниковых снимков картофельного поля. Данные поступают в модуль анализа информации, в основе которого свёрточная нейронная сеть (CNN), которая выставляет растению диагноз.
Традиционная практика, когда листья осматривает агроном, позволяет выявить фитофтороз в 75 % случаев, на ранней стадии – в 50 % случаев. Применение системы AI-PotatoGuard позволяет определить заражение фитофторозом и другими перечисленными выше заболеваниями в 95 % случаев, на ранней стадии – в 85 % случаев. Такой результат показала система после 3-месячной апробации на картофельных фермах Индии. Комплекс AI-PotatoGuard помогает снизить и применение ядохимикатов для профилактики фитофтороза. Традиционно профилактическое опрыскивание проводится 2–3 раза в год. Мониторинг фитофторы с помощью AI-PotatoGuard позволит сократить количество применяемых химикатов втрое. Фото Министерства сельского хозяйства Челябинской области Источник: www.susu.ru Комментарии: |
|