Ученые Алтайского государственного университета (АлтГУ, Барнаул) совместно с Yandex Cloud разработали систему мониторинга растений, которая с помощью нейросети поможет прогнозировать распространение растений-вредителей и предотвратить потери урожая у фермеров, сообщили журналистам в пресс-службе Yandex Cloud.
"Алгоритм машинного обучения предсказывает распространение растений на заданной пользователем в системе территории. Помимо научного мониторинга, система способна помогать в решении задач производителей сельхозпродукции. Из-за засоренности посевов в России ежегодно теряется около 17% урожая зерна. С помощью новой системы фермеры смогут более точно прогнозировать распространение растений-вредителей каждого отдельного вида. Это позволит определять лучшие места и точную площадь для посевов, а также планировать методы сбора урожая и обработки почвы", - говорится в сообщении.
Система развернута на облачной платформе Yandex Cloud и предсказывает распространение растения на основе нескольких типов данных. Это информация о точках присутствия этого вида, климате, влажности и типе почвы. Пользователь может ввести в систему название растения на латинском языке, загрузить датасет и, после обработки запроса нейросетями, получить графики и детальные карты с прогнозом.
"Сформированная тепловая карта позволяет оценить, на каких именно участках растение можно будет обнаружить в будущем. Сейчас инструмент работает в экспериментальном режиме и тестируется на видах растений алтайского региона. В будущем система будет делать прогнозы в других регионах России. Планируется усовершенствовать инструмент с помощью компьютерного зрения. Пользователь сможет не вписывать вид растения в систему, а снять его на камеру смартфона и загрузить фотографию. С помощью сервиса распознавания снимков система будет автоматически определять каждый вид", - подчеркивается в пресс-релизе.
Разработка, по данным ученых, может быть востребована для рынков агробиоиндустрии, здоровьесбережения и природоохранной деятельности.
