В России предложили новый способ повышения урожая земляники

Эксперты утверждают, что использование нейросетевых систем компьютерного зрения, разработанных учеными ТюмГУ для повышения урожайности садовой земляники, может стать революционным шагом в сельском хозяйстве.

Система, основанная на искусственном интеллекте, не только подсчитывает ягоды и оценивает их спелость, но и выявляет болезни, ведет подсчет листьев и усов. Это позволяет сельхозпроизводителям оперативно реагировать на изменения в растениях и принимать соответствующие меры для увеличения урожайности и качества продукции.

Потенциал разработки не ограничивается только умными фермами и теплицами. Система компьютерного зрения может быть успешно внедрена как на крупных агрохолдингах, так и на небольших семейных фермах, помогая сельхозпроизводителям повысить эффективность производства и снизить затраты на уход за культурами.

Умные фермы, или интеллектуальные агрокомплексы, представляют собой передовые системы, где процесс выращивания растений осуществляется с использованием автоматизированных технологий. Эти фермы становятся все более популярными в сельском хозяйстве благодаря своей эффективности и точности в управлении производством.

Нейросети компьютерного зрения играют ключевую роль в развитии умных ферм, обеспечивая возможность непрерывного мониторинга и анализа выращиваемой продукции. Благодаря этим технологиям, фермеры могут оперативно реагировать на изменения в росте растений и своевременно выявлять проблемы, такие как болезни или вредители.

Использование нейросетей в умных фермах не только повышает уровень автоматизации процессов, но также способствует улучшению качества и урожайности сельскохозяйственной продукции. Это открывает новые перспективы для развития сельского хозяйства и повышения эффективности производства пищевых продуктов.

Разработка ученых Тюменского государственного университета (ТюмГУ) направлена на то, чтобы комплексно оценивать состояние растений и принимать обоснованные решения по оптимизации их выращивания. Это важно не только для увеличения урожайности, но и для поддержания здоровья растений в целом.

По его словам, анализ данных о количестве и спелости ягод позволяет прогнозировать урожай, корректировать режим полива и состав питательного раствора. Это помогает сельскохозяйственным предприятиям экономить ресурсы и повышать эффективность производства.

При выявлении заболеваний растений с помощью нейросети возможна не только их диагностика, но и определение вида заболевания, что обеспечивает своевременное принятие мер по лечению. Такой подход способствует более точному и эффективному контролю за здоровьем растений, что важно для устойчивого развития сельского хозяйства.

Внедрение моделей компьютерного зрения на умных фермах – это один из ключевых шагов в повышении автономности сельскохозяйственных комплексов, считает известный ученый.

Более того, как подчеркнул Дмитрий Глухих, сочетание моделей компьютерного зрения с системами поддержки принятия решений открывает новые возможности для развития умных ферм.

Системы компьютерного зрения на умных фермах не только обнаруживают болезни и анализируют урожай, но и предоставляют фермерам ценные рекомендации по оптимизации процессов выращивания продукции, учитывая текущую ситуацию.

"Потенциальная выгода от внедрения таких систем включает в себя сокращение времени на принятие решений, прогнозирование урожая, снижение риска потери урожая из-за заболеваний на 40-70%, а также уменьшение требований к квалификации обслуживающего персонала", – подчеркнул ученый.

В современном мире сельское хозяйство стало неотъемлемой частью городской инфраструктуры. Одним из примеров такого симбиоза является модульная городская ферма, расположенная в Агробиотехкомплексе ТюмГУ, где проводятся инновационные эксперименты на землянике садовой.

Ученые, занимающиеся исследованием, применили передовую нейросетевую модель YOLOv8 для компьютерного зрения. Эта система включает в себя восемь обученных моделей, каждая из которых выполняет свою уникальную функцию. Два дополнительных нейросети контролируют работу всего ансамбля, что согласно оценкам специалистов, позволяет снизить вероятность ошибки на 30%.

Исследование было осуществлено при поддержке федерального бюджета в рамках гранта Западно-Сибирского НОЦ, который направлен на развитие научно-образовательных центров мирового уровня. Это позволяет не только продвигать науку и технологии, но и создавать инновационные решения для сельского хозяйства и устойчивого развития городов.

Источник и фото - ria.ru