Научный сотрудник ВШЭКН Южно-Уральского государственного университета Мостафа Аботалеб вместе с учёными из Индии и Ирака принял участие в разработке инновационного комплекса AI-PotatoGuard, предназначенного для визуальной диагностики заболеваний картофеля с помощью искусственного интеллекта.
Речь идёт прежде всего о грибковых заболеваниях картофеля, из которых самым известным является фитофтороз. Другое заболевание – альтернариоз – возникает на ранних стадиях развития куста. Споры грибка могут поражать стебли, листья и клубни. Ещё одно заболевание – парша – вызывается бактерией, проявляющей активность в засушливые годы. Растения картофеля наиболее уязвимы перед паршой в первые 6 недель и последние 2 недели перед отмиранием. В результате урожайность заражённых кустов картофеля падает, сохранность клубней снижается. Сто лет назад в Ирландии эпидемия фитофторы на картофельных полях вызвала настоящий голод.
Для обнаружения фитофторы не нужно заранее выкапывать клубни. Система AI-PotatoGuard анализирует состояние листьев картофеля. За состоянием картофельной ботвы можно следить с помощью беспилотных летательных аппаратов, а в некоторых случаях достаточно анализа спутниковых снимков картофельного поля. Данные поступают в модуль анализа информации, в основе которого свёрточная нейронная сеть (CNN), которая выставляет растению диагноз.
.jpg)
Традиционная практика, когда листья осматривает агроном, позволяет выявить фитофтороз в 75 % случаев, на ранней стадии – в 50 % случаев. Применение системы AI-PotatoGuard позволяет определить заражение фитофторозом и другими перечисленными выше заболеваниями в 95 % случаев, на ранней стадии – в 85 % случаев. Такой результат показала система после 3-месячной апробации на картофельных фермах Индии.
Комплекс AI-PotatoGuard помогает снизить и применение ядохимикатов для профилактики фитофтороза. Традиционно профилактическое опрыскивание проводится 2–3 раза в год. Мониторинг фитофторы с помощью AI-PotatoGuard позволит сократить количество применяемых химикатов втрое.