Разработка российских ученых поможет развитию точного земледелия

Это инновационное решение позволит не только эффективнее оценивать качество всходов, но и оптимизировать процесс планирования внесения удобрений.

Современное точное земледелие требует постоянного мониторинга состояния полей, где выращиваются сельскохозяйственные культуры. Одной из ключевых задач такого наблюдения является точный подсчет количества взошедших растений после сева различных культур. Эти данные необходимы для анализа качества всходов и для разработки оптимальных стратегий агротехнических мероприятий.

Использование алгоритмов искусственного интеллекта в аграрной сфере открывает новые перспективы для повышения эффективности сельского хозяйства. Разработанное программное обеспечение является шагом вперед к более точному и устойчивому земледелию, способному обеспечить стабильный и высокий уровень урожайности.

Дмитрий Афонников, ведущий научный сотрудник Курчатовского геномного центра ИЦиГ СО РАН, подчеркнул, что ранее специалисты оценивали количество взошедших растений "на глаз" по снимкам полей с беспилотников. Однако, для более точного и быстрого решения этой задачи, стали использовать методы обработки изображений, основанные на алгоритмах искусственного интеллекта.

Для успешного решения поставленной задачи сперва необходимо было создать большую выборку изображений и провести их разметку, чтобы обучить нейронные сети распознавать растения. Эту сложную и ответственную работу по обучению алгоритмов взяли на себя специалисты компании ГЕОСАЭРО.

Использование современных технологий и методов обработки изображений, основанных на алгоритмах искусственного интеллекта, позволяет не только улучшить точность оценки количества взошедших растений, но и значительно ускорить процесс анализа полей с помощью беспилотников.

Наш институт специализируется на разработке алгоритмов и программировании, что позволяет нам создавать инновационные решения для различных областей, особенно в области анализа изображений. На втором этапе работы наши сотрудники активно занимались созданием алгоритмов обучения нейронных сетей, накопив значительный опыт в этой области.

Мы особенно гордимся разработкой мобильных приложений, которые способны анализировать форму и размеры зерен пшеницы, а также автоматически распознавать грибные заболевания пшеницы на основе изображений побегов. Эти приложения являются ярким примером нашей экспертизы в области компьютерного зрения и машинного обучения.

Наш подход к созданию алгоритмов обучения нейронных сетей основан на инновационных методах и тщательном анализе реальных потребностей наших клиентов. Мы стремимся к тому, чтобы наши разработки были не только технически продвинутыми, но и практически применимыми в реальных ситуациях, помогая решать конкретные проблемы в различных областях промышленности.

Эксперты подчеркивают, что новая технология не только позволяет оптимизировать процессы в сельском хозяйстве, но и открывает новые перспективы для улучшения урожайности и снижения затрат. Согласно исследованиям, использование данной разработки может привести к значительному увеличению прибыли для фермеров.

Помимо расчета доз подкормки и полива, эта инновационная технология способна предоставлять рекомендации по оптимальному использованию удобрений и защитных средств. Такой подход позволяет не только повысить уровень урожайности, но и снизить негативное воздействие на окружающую среду.

Ученые также обсуждают возможность интеграции разработки в общую цифровую платформу, которая будет предоставлять всестороннюю поддержку и аналитику для руководителей сельскохозяйственных предприятий. Такой "электронный помощник" сможет эффективно решать задачи по оптимизации производственных процессов и повышению эффективности хозяйства.

Национальный проект "Беспилотные авиационные системы" в России начал свое действие с 1 января, и это открывает новые перспективы для развития сельскохозяйственной науки. Наша компания, ГЕОСАЭРО, уже сейчас на переднем крае этой области, и наша совместная разработка сегодня может показаться некоторым заказчикам преждевременной. Однако, с развитием производства беспилотников и подготовкой специалистов, наш инструмент станет более востребованным в ближайшие годы. Директор компании ГЕОСАЭРО, Захар Завьялов, подчеркнул, что у работников появятся новые компетенции для управления специальным оборудованием, что способствует росту интереса к нашей разработке.

В рамках национальной программы "Цифровая экономика" исследователи сейчас активно работают над разработкой алгоритма для нейросети, способной не только подсчитывать количество созревших колосьев и оценивать урожай, но и предсказывать число колосьев на ранних стадиях созревания. Это позволит более эффективно планировать и корректировать полевые работы, такие как подкормка, и давать более точные прогнозы на урожай.

Важным этапом в разработке данного проекта стало использование нейросети модели U-net. Программа SeedlingsNet, созданная в сотрудничестве с компанией ГЕОСАЭРО, была внесена в реестр ПО, и на нее получено свидетельство о регистрации.

Совместная работа с компанией ГЕОСАЭРО по программе "Антикризис-ИИ" Фонда содействия инновациям открывает новые перспективы в области использования искусственного интеллекта для сельского хозяйства. Благодаря этому проекту, возможно значительно увеличить эффективность сельскохозяйственного производства и улучшить прогнозирование урожайности.

Источник и фото - ria.ru