Ученые Северо-Кавказского федерального университета предложили решить проблему болезни растений при помощи искусственного интеллекта: они разработали метод улучшения точности нейронного распознавания заболеваний подсолнечника, основываясь на реальных полевых снимках. По словам исследователей, система позволяет с точностью 97,02% идентифицировать на изображениях здоровые листья, мучнистую росу и серую гниль. Результаты исследования опубликованы в сборнике "Proceedings of the NIELIT's International Conference on Communication, Electronics and Digital Technology". Информация появилась в РИА Новости.
Как подчеркнула младший научный сотрудник отдела модульных вычислений и искусственного интеллекта СКФУ Валентина Бабошина, ранняя диагностика этих заболеваний поможет избежать значительных потерь урожая, поскольку данные болезни могут привести к почти полной утрате продукции, если не принять своевременные меры для предотвращения их распространения.
«Разработанный ансамбль нейронных сетей в сочетании с БПЛА позволит производителям отслеживать состояние полей в реальном времени и получать своевременные отчеты об очагах болезней, их виде и месте расположения. Это делает ее универсальной и применимой на разных типах полей, даже комбинированных», – отметила эксперт.
