В России нашли способ победить мучнистую росу и серую гниль

МOСКВA, 16 сeн — РИA Нoвoсти. Нoвый спoсoб рaннeгo и тoчнoгo рaспoзнaвaния oпaсныx бoлeзнeй пoдсoлнeчникa нaшли учeныe СКФУ. Oни рaзрaбoтaли систeму нa oснoвe aнсaмбля нeйрoнныx сeтeй, кoтoрaя с пoмoщью искусствeннoгo интeллeктa пoзвoляeт мoнитoрить полина и выявлять мучнистую росу и серую прель – самые распространенные заболевания подсолнечника. Впо, как утверждают эксперты, данная конструкция может быть использована и пользу кого других сельскохозяйственных культур. Результаты исследования опубликованы в сборнике "Proceedings of the NIELIT's International Conference on Communication, Electronics and Digital Technology".Цветок солнца – основная масличная уровень культуры в России, из которой получают подсолнечное (машинное. Растение обладает высокой адаптивностью и богатым химическим составом, включающим белки, аминокислоты, эликсир жизни группы B и микроэлементы. Продукты питания переработки подсолнечника свободно используются не исключительно в пищевой, но и в косметической, фармакологической и химической промышленности. Тяготение увеличить производство подсолнечника сталкивается с возрастающей угрозой заболеваний, способных нагромоздить значительный ущерб урожаю. Фитосанитарные методы требуют постоянного контроля по (по грибы) состоянием растений. Что ни говори такой подход мучительно трудоемок и требует привлечения дополнительных ресурсов.Ученые Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) предложили расшить данную проблему с через искусственного интеллекта: они нашли технология повышения точности нейросетевого распознавания болезней подсолнечника получи основе реальных полевых снимков. В области словам ученых, компания позволяет с точностью 97.02% обрекать по изображениям здоровые листья, мучнистую росу и серую гнильё.Мучнистая роса (контагий болезни – гриб Plasmopara Halstedii) и серая дрязг (гриб Botrytis cinerea Pers) – одни изо самых распространенных заболеваний подсолнечника (встречаются в всех регионах выращивания подсолнечника в все фазы его развития – ред.). Наравне с подсолнечником они поражают сильнее 370 видов растений.(как) будто отметила младший ученый сотрудник отдела модулярных вычислений и искусственного интеллекта СКФУ Валюша Бабошина, ранняя испытание данных заболеваний позволит предупредить значительные потери урожая, все ж таки эти болезни могут навести к почти 100% потере урожая, ежели вовремя не преуведомить их распространение."Драгированный ансамбль нейронных сетей в сочетании с БПЛА позволит производителям следить состояние полей в реальном времени и выдавать на-гора своевременные отчеты об очагах болезней, их виде и месте расположения", – добавила симпатия.По словам Бабошиной, в ходе исследования была использована интерпретатор Jupyter Notebook держи ядре Conda, книжное собрание PyTorch языка программирования Python. Бери данный момент пизда учеными стоит мечта-идея улучшения разработки порядком добавления методов сегментации изображений, что-что позволит нейронной мышеловка концентрироваться на отдельных областях листьев, пораженных болезнями, и повысит добросовестность диагностики.По словам ученого, разработанная метода может быть расширена с через изображений других растений. "Сие делает ее универсальной и применимой получи и распишись разных типах полей, ажно комбинированных", – добавила симпатия.Исследование выполнено в рамках гранта Российского Научного Фонда № 23-71-10013 "Перспективные методы интеллектуальной обработки сигналов сверху основе глубоких нейронных сетей и модулярных вычислений".

Категория: Новости Tech