Искусственный интеллект в новой разработке поможет бороться с опасными болезнями

Сотрудник Высшей школы экономики и компьютерных наук Южно-Уральского государственного университета Мостафа Аботалеб совместно с учеными из Индии и Ирака участвовал в разработке инновационного комплекса AI-PotatoGuard, предназначенного для визуальной диагностики заболеваний картофеля с применением технологий искусственного интеллекта.

Особое внимание уделено грибковым заболеваниям картофеля, среди которых наиболее разрушительным является фитофтороз. Также значительный ущерб приносит альтернариоз, проявляющийся на ранних стадиях роста растения и поражающий стебли, листья и клубни. Еще одно опасное заболевание — парша, вызываемая бактерией, которая активно развивается в засушливые периоды. Растения картофеля особенно подвержены парше в первые шесть недель после посадки и в последние две недели перед увяданием. В результате пораженные кусты дают меньший урожай, а качество клубней ухудшается.

Система AI-PotatoGuard позволяет диагностировать фитофтору по состоянию листьев картофеля. Для этого используются данные, полученные с дронов, а в некоторых случаях — со спутниковых снимков полей. Эти данные поступают в аналитический модуль, основанный на свёрточной нейронной сети (CNN), который и устанавливает диагноз.

Традиционный метод, при котором агроном визуально осматривает листья, позволяет выявить фитофтороз в 75% случаев, причём на ранних стадиях — лишь в 50%. Внедрение системы AI-PotatoGuard увеличивает вероятность обнаружения заболеваний до 95%, из которых 85% составляют случаи на ранней стадии. Такие результаты были достигнуты после трёхмесячного тестирования системы на картофельных фермах в Индии.

Использование комплекса AI-PotatoGuard способствует снижению применения пестицидов для профилактики фитофтороза. Обычно профилактическое опрыскивание проводят 2-3 раза в год, но с помощью AI-PotatoGuard количество необходимых обработок можно сократить втрое.