В последние годы внедрение цифровых технологий и искусственного интеллекта (ИИ) в сельское хозяйство становится всё более актуальным. Это связано с необходимостью повышения эффективности производства и обеспечения продовольственной безопасности в условиях роста населения Земли и изменения климатических условий. Одной из главных задач растениеводства остаётся борьба с болезнями сельскохозяйственных культур, которые могут значительно снижать урожайность и ухудшать качество продукции. В этой связи особое внимание уделяется новым методам диагностики и контроля заболеваний растений.
Одним из последних достижений в этой области стало создание инновационного комплекса, разработанного совместными усилиями ученых из России, Индии и Ирака. Этот комплекс предназначен для визуальной диагностики заболеваний картофельных кустов с использованием ИИ и может значительно улучшить эффективность борьбы с такими болезнями, как фитофтороз, альтернариоз и парша. Система уже привлекла внимание специалистов и аграриев благодаря своей высокой точности и перспективам применения.
Болезни, угрожающие урожаю
Картофель, являясь одной из важнейших сельскохозяйственных культур в мире, подвержен ряду серьезных заболеваний, способных привести к значительным потерям урожая. Одним из наиболее опасных заболеваний картофеля является фитофтороз. Эта болезнь, вызываемая грибком Phytophthora infestans, поражает стебли, листья и клубни растений, что может привести к полному уничтожению урожая. Фитофтороз распространён по всему миру и может вызывать эпидемии, особенно в условиях повышенной влажности. Поражённые фитофторозом растения быстро гибнут, и если болезнь не обнаружить на ранней стадии, последствия могут быть катастрофическими.
Еще одной серьезной угрозой для картофеля является альтернариоз, вызываемый грибком Alternaria. Это заболевание проявляется в виде пятен на листьях, что приводит к нарушению фотосинтеза и, как следствие, снижению урожайности. Альтернариоз также способен поражать клубни, что ухудшает их хранение и снижает товарные качества продукции.
Парша, вызываемая бактерией Streptomyces scabies, представляет собой ещё одну проблему, особенно в условиях засушливого климата. Это заболевание приводит к образованию грубых корок на поверхности клубней, что снижает их качество и привлекательность на рынке. Поражённые паршой клубни становятся менее пригодными для переработки и хранения, что также негативно сказывается на экономике хозяйств.
Традиционные методы борьбы с этими заболеваниями включают использование химических препаратов, таких как фунгициды и антибиотики. Однако их применение требует значительных затрат и может оказывать негативное воздействие на окружающую среду и здоровье человека. Кроме того, своевременное обнаружение заболеваний до сих пор остаётся сложной задачей, особенно в условиях больших посевных площадей. В таких условиях агрономы часто не успевают вовремя заметить первые признаки болезни, что затрудняет эффективную борьбу с ней.
Революция в диагностике
Разработка представляет собой значительный шаг вперёд в борьбе с болезнями картофеля. Основой этой системы является использование искусственного интеллекта, в частности, сверточных нейронных сетей (CNN), которые позволяют автоматически анализировать визуальные данные с полей и выявлять признаки заболеваний на ранних стадиях. Такой подход значительно повышает точность диагностики и сокращает время, необходимое для принятия решений по защите урожая.
Программа работает следующим образом: данные о состоянии растений собираются с помощью беспилотных летательных аппаратов (дронов) или спутников, оснащённых камерами высокого разрешения. Эти изображения затем поступают в модуль анализа, где специальный алгоритм CNN обрабатывает их и определяет наличие признаков заболеваний. В случае обнаружения потенциальной угрозы система выдает рекомендации по дальнейшим действиям, включая использование фунгицидов или других методов защиты растений.
По словам ученого Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ), традиционная практика осмотра растений агрономами позволяет выявить фитофтороз в 75% случаев, причём на ранней стадии лишь в 50% случаев. Применение искусственного интелекста позволяет достичь значительного улучшения: система может определить заражение в 95% случаев, а на ранней стадии — в 85% случаев. Это означает, что аграрии смогут своевременно принимать меры по защите растений и существенно снижать потери урожая.
Кроме того, использование новой программы позволяет значительно снизить количество химических препаратов, применяемых на полях. Это достигается за счёт более точного определения необходимости их применения, что снижает нагрузку на окружающую среду и уменьшает затраты хозяйств. По оценкам специалистов, внедрение этой системы может сократить использование химикатов втрое, что является значительным достижением с точки зрения экологической устойчивости сельского хозяйства.
Подобные разработки также имеют потенциал для масштабирования и адаптации к другим культурам. Технология визуальной диагностики на основе ИИ может быть использована для контроля заболеваний на полях с кукурузой, пшеницей, рисом и другими важными сельскохозяйственными культурами. Это открывает новые возможности для повышения устойчивости и продуктивности растениеводства в глобальном масштабе.
Таким образом, искусственный интелект не только решает актуальные задачи картофелеводства, но и становится частью более широкой стратегии цифровой трансформации сельского хозяйства. Интеграция искусственного интеллекта в аграрные процессы обещает существенно изменить подход к управлению урожаем, снижению рисков и повышению эффективности производства. В условиях меняющегося климата и растущей потребности в продовольствии такие инновации играют ключевую роль в обеспечении устойчивого будущего сельского хозяйства.
Источник: «АПК Эксперт. Растениеводство»