Студенты из Чувашии учат нейросеть распознавать сорняки и болезни на полях
Студенты и преподаватели Чувашского государственного аграрного университета участвуют в уникальном федеральном проекте. Они помогают искусственному интеллекту научиться распознавать по фотографиям с дронов сорняки, болезни и вредителей на полях. Это не просто учебная практика, а реальная работа, которая в ближайшие годы может изменить всю отрасль сельского хозяйства. Данную информацию сообщает портал Советская Чувашия.
Аграрный сектор сегодня переживает настоящую цифровую революцию. Агроном теперь не только знает, как вырастить урожай, но и умеет управлять дроном и разбирается в искусственном интеллекте. Именно таких универсалов готовят в аграрном университете республики. Вуз участвует в масштабном федеральном проекте «Фитосанитарная диагностика и мониторинг посевов на основе данных БПЛА, методов машинного зрения и искусственного интеллекта». Суть проекта — обучить машину «видеть» поле так же хорошо, как опытный агроном.
Чтобы научить робота понимать поле, начинают с обычного полета дрона над землей. Беспилотник поднимается в воздух и делает множество снимков с высоты птичьего полета, после чего кадры загружаются в облачное хранилище. Сложность в том, что нужно не просто сфотографировать местность, а научить машину понимать, что именно она видит. Для этого кто-то должен показать ей: вот это — колос пшеницы, это — сорняк, а здесь — следы ржавчины. Эту ответственность берут на себя студенты и преподаватели Чувашского ГАУ. Они вручную обводят культурные растения, отмечают сорняки, фиксируют признаки болезней и следы вредителей. По сути, создают для нейросети учебник с большим количеством качественных примеров.
Но не все снимки одинаково полезны для обучения. Из огромного массива кадров специалисты отбирают только те, которые действительно помогут искусственному интеллекту учиться. Принципы отбора строгие: изображения должны быть четкими, на них должны быть видны фитопатологии, вредители, сорняки. При этом кадры не должны повторяться — машине нужны разные ракурсы, условия освещения, стадии роста растений. Аграрный университет формирует базу данных по трем ключевым для республики культурам: яровой пшенице, ячменю и овсу.
Параллельно специалисты Россельхозцентра обследуют те же поля традиционными методами — «вживую», выходя непосредственно в поле. Они берут пробы, определяют виды вредителей, ставят диагнозы по заболеваниям. Эти данные сравнивают со снимками с БПЛА, чтобы компьютер учился максимально точно. Цель работы ясна: сегодня агроном обходит поля пешком или ездит на машине, а на больших площадях это занимает дни, а то и недели. Пока специалист доберется до отдаленного участка, проблема может усугубиться: вредитель размножится, болезнь распространится, урожай будет потерян.
С помощью новой технологии дрон за несколько часов сфотографирует все поле, а искусственный интеллект за минуты проанализирует снимки и покажет проблемные участки. Специалист получает точную карту и может действовать прицельно, обрабатывая не все поле, а только конкретные зоны. Для фермера это экономия времени, денег на удобрения и средства защиты растений, а главное — более высокий урожай. Решения принимаются не по общему впечатлению, а на основании объективных данных. В проекте участвуют несколько аграрных вузов страны, что позволяет объединить полевую практику, университетскую науку и современные беспилотные технологии в единую систему. Чувашия в этом процессе не в стороне, а в самом центре работы.
