Фото: Дианы Викулиной

Исследователи Торайгыров Университета создают IT-технологии, которые смогут даже в полевых условиях определять болезни и вредителей зерновых культур, а также выявлять сорную растительность.

По словам руководителя проекта – профессора кафедры биологии и экологии университета Риммы Уалиевой, новая технология направлена на раннее выявление угроз урожаю и сокращение затрат в аграрном секторе. По мнению ученой, проект основан на технологии гиперспектрального зондирования, которая позволяет дистанционно оценивать состояние растений.

Акцент делается на грибковые заболевания: гельминтоспориозную корневую гниль, фузариоз, септориоз, пыльную головню, спорынью. Также в систему закладываются данные по бактериальным и вирусным инфекциям. Исследования рассчитаны на три года, они проводятся в нескольких зерносеющих районах области, формируя базу данных из тысяч снимков, описаний спектров, образцов заболеваний и вредителей. Эти данные помогут аграриям бороться с патогенами, вредителями и сорняками до того, как они нанесут ущерб урожаю.

Обучение искусственного интеллекта проходит так: в лабораторию собирают растительные образцы, проводят классическую диагностику, делают посевы на питательные среды, чтобы определить вид патогена. Затем специалисты фотографируют образцы с помощью гиперспектрального сенсора. Так формируются снимки с точным спектром отражения.

Полученные данные загружают в программу и используют для обучения искусственного интеллекта. После этого команда выезжает в поля с дронами, оснащенными гиперспектральными камерами, и обследует участки, сравнивая спектры с обученной базой.

«Система также способна распознавать вредителей и сорную растительность. Вредители – это не только саранча, луговой мотылек и кузнечики, но и более специфические насекомые: хлебная полосатая блошка, чёрная пшеничная муха, пшеничный трипс, хлебные жуки, тли, цикадки, – пояснила в одном из интервью Римма Уалиева. – Энтомологические образцы собираем в разные фазы вегетации, и они также проходят лабораторную обработку: их микроскопируют и делают гиперспектральные фотографии. Затем обучают ИИ распознавать вредителя по спектру, вплоть до отличий по расположению усиков или крыльев».

Профессор также отмечала ранее, что такие камеры есть только у вуза. 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», – пояснила профессор.

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

IT АПК технологии