Учёные решат задачу, над которой ломают голову аграрии региона, передаёт корреспондент @Pavlodarnews.kz.

Исследователи Торайгыров университета работают над проектом, который с помощью искусственного интеллекта поможет определять болезни и вредителей пшеницы и ячменя. 

По словам профессора кафедры биологии и экологии, PhD-доктора Риммы Увалиевой, в Казахстане болезни сельхозкультур в целом схожи, но в каждом регионе могут доминировать определённые. Среди типичных грибковых заболеваний – гельминтоспориозная корневая гниль, фузариозная пятнистость, септориоз, пыльная головня и спорынья. Также встречаются бактериальные и вирусные инфекции, но в рамках этого проекта акцент сделан именно на грибковые поражения.

– Сейчас мы работаем с пшеницей и ячменём – это преобладающие агрокультуры региона. Проводим научные исследования. Затем хотим перейти к изучению льна – культуры, которая пока с трудом приживается в нашем климате. ИИ поможет определять заболевания и проводить их идентификацию, – рассказала Римма Увалиева.

Проект реализуется впервые в Казахстане и включает использование интеллектуальной системы мониторинга, дистанционного и спектрального зондирования, в том числе гиперспектрального. Работа ведётся в сотрудничестве с учёными из Китая и Швеции.

– Такие камеры есть только у нас. Это новое направление. В России оно появилось лишь в прошлом году, а в мире активно применяется локально в США, Китае и Европе. Раньше мы просто оценивали поля по вегетационным индексам, теперь же можем автоматически определить уровень вредоносности, вид насекомых и степень поражения с точностью до 90 процентов. Это экономит человеческие ресурсы и соответствует принципам прецизионного земледелия, – отметила профессор.

Проект рассчитан на три года. Кроме него, учёные реализуют ещё два проекта в агросекторе. Все три получили грантовое финансирование от профильного министерства на сумму более 300 миллионов тенге.

Помимо диагностики болезней и очагов сорняков, команда планирует создать интеллектуальную платформу для автоматического определения вредителей и заболеваний. Особенность подхода – использование стационарных лабораторных гиперспектральных сенсоров, а не аэросъёмки, как это делают другие ИИ-системы. Учёные самостоятельно снимают образцы и обучают модель с помощью специализированного программного обеспечения.

– Мы работаем на безвозмездной основе, но в рамках грантов вкладываем собственные ресурсы. Наши разработки софинансируются. Самое важное – мы создаём обучающие видеоматериалы, платформу и сайт, с помощью которых аграрии смогут самостоятельно обучаться. Мы не просто предлагаем услугу, а хотим коммерциализировать разработки, аккредитовать научную лабораторию и обучать всех желающих, – рассказали авторы проекта.

Партнёры из Китая и Швеции используют камеры, работающие в ближнем инфракрасном диапазоне от 400 до 1000 нанометров. Снимки обрабатываются в лицензионном ПО Breeze шведской компании. Полученные многоканальные изображения сжимаются до упрощённой версии, пригодной для построения моделей. Затем данные классифицируются по видам насекомых и заболеваниям сельхозкультур.

– Мы создадим сайт, где будет доступна эта информация. Гиперспектральная база пока небольшая, в основном используются космоснимки. Мы же получаем изображения с дронов на малой высоте, что даёт более точные результаты. Объединяя мульти- и гиперспектральные данные, фермеры смогут заранее прогнозировать урожайность и риски, связанные с сорняками и вредителями. Космоснимки в этом плане менее информативны, – пояснила профессор.

По словам авторов, через два года будет сформирована интеллектуальная база данных по болезням и вредителям, а также обучающие видеоматериалы. Крупные агропредприятия смогут приобрести доступ к платформе.

В целом учёные Торайгыров университета выиграли 84 гранта на реализацию новых научных проектов.

Фото Дианы Викулиной