Болезнь ещё не видна глазу, а ИИ уже ставит диагноз: новая система спасает урожай до первого пятна

Ученые из Курчатовского института и Всероссийского научно-исследовательского института сельскохозяйственной биотехнологии разработали инновационную систему для автоматической диагностики заболеваний у растений. Это значительное достижение в области сельскохозяйственных технологий, которое должно значительно повысить точность и скорость диагностики болезней растений, а также улучшить методы селекции и защиты растений.

Как сообщил ТАСС Максим Патрушев, заместитель директора НИЦ "Курчатовский институт" по биологии и генетике и руководитель Курчатовского геномного центра, традиционный метод оценки устойчивости растений к заболеваниям — визуальный осмотр фитопатологами — часто приводит к ошибкам. Эти ошибки могут отрицательно повлиять на оценку урожайности и выбор перспективных сортов. Поэтому ученые предложили новый подход, основанный на искусственном интеллекте (ИИ) и цифровом фенотипировании, который решает проблему объективности и скорости оценки.

Преимущества нового подхода

В рамках нового исследования был создан программный продукт для мобильных устройств и компьютеров, который автоматически анализирует фотографии листьев растений и выявляет степень их поражения заболеванием. Система преобразует данные о растениях в стандартную шкалу оценки, что позволяет точно диагностировать степень инфекции и оперативно принять меры. Точность работы системы составляет 82%, что является значительным достижением для автоматизированных технологий в сельском хозяйстве.

Основным применением этого подхода будет являться диагностика таких заболеваний, как фитофтороз, который часто наносит колоссальный ущерб сельскому хозяйству по всему миру. Патрушев подчеркнул, что новая система позволит значительно снизить риски потери урожая благодаря раннему выявлению признаков болезни, что в свою очередь позволит более эффективно управлять урожайностью.

Как работает система

Программа использует методы цифрового фенотипирования, которые позволяют в реальном времени проводить анализ состояния растений без необходимости в длительном и затратном визуальном осмотре. Система создает детализированные визуальные карты поражения растений, что помогает вычислить степень инфекции и выдать итоговую оценку, которая согласуется с принятой шкалой в селекции. Это позволяет селекционерам объективно оценивать и выбирать лучшие генотипы для дальнейшей работы, а также проводить тщательную диагностику без необходимости долгих полевых исследований.

Такой подход имеет множество преимуществ. Во-первых, он позволяет ускорить процесс селекции. Ранее для того чтобы исследовать большое количество растений, требовалось много недель, а теперь можно обработать тысячи образцов за считанные часы. Во-вторых, программа работает в полевых условиях, что позволяет значительно повысить эффективность диагностики в реальных условиях.

Важность для сельского хозяйства

Создание такой системы имеет долгосрочные и серьезные последствия для всего сельскохозяйственного сектора. Ученые уверены, что внедрение цифрового фенотипирования поможет не только в улучшении диагностики заболеваний, но и кардинально изменит подход к созданию новых сортов растений. С помощью ИИ-системы селекционеры смогут быстрее выявлять и отбирать растения с наилучшей устойчивостью к болезням и неблагоприятным условиям, что повысит общую эффективность и устойчивость аграрного сектора.

Особенно это важно для таких растений, как картофель, который подвержен различным заболеваниям, и успех в селекции сорта картофеля напрямую влияет на экономические результаты. По данным ученых, фитофтороз, одно из самых распространенных заболеваний картофеля, ежегодно приводит к многомиллионным убыткам во многих странах.

Методы и технологии

Система использует несколько методов анализа, которые работают в комплексе для получения наиболее точных результатов. Одним из ключевых методов является цифровое фенотипирование, которое позволяет анализировать внешний вид растения и оценить его состояние. Также используется искусственный интеллект, который обрабатывает полученные данные, сравнивает их с предыдущими базами и выдает точную оценку.

Кроме того, система адаптирована для использования в полевых условиях, что позволяет сразу же проводить анализ растений прямо на местах их выращивания. В будущем такие технологии смогут быть интегрированы в массовое использование и доступны фермерам по всему миру.

Роль Курчатовского геномного центра

Курчатовский геномный центр, созданный при поддержке НИЦ "Курчатовский институт", является одним из ведущих исследовательских центров, занимающихся развитием генетических технологий для сельского хозяйства и промышленной микробиологии. Центр активно занимается созданием решений, которые обеспечат технологическую независимость отечественного аграрного сектора и повысит его конкурентоспособность на международном рынке.

Работа центра направлена на создание инновационных технологий, которые могут существенно повысить эффективность сельского хозяйства, улучшить качество сельхозпродукции и минимизировать риски, связанные с болезнями растений. Совместно с Всероссийским научно-исследовательским институтом сельскохозяйственной биотехнологии Курчатовский геномный центр продолжает разрабатывать и внедрять новейшие решения для сельскохозяйственной отрасли.

Сравнение традиционного метода и ИИ-диагностики

Практические шаги для внедрения ИИ-системы

1. Расширение применения системы на различные сельскохозяйственные культуры.

2. Создание обучающих программ для фермеров и агрономов по использованию ИИ-системы.

3. Интеграция системы в мобильные приложения для быстрого доступа на местах.

4. Улучшение алгоритмов для повышения точности диагностики.

5. Партнёрство с сельскохозяйственными компаниями для внедрения в массовое использование.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

1. Недооценка точности системы на начальных этапах → неточные данные → продолжение тестирования и обучения системы на большем количестве данных.

2. Сложности в интеграции с другими технологиями сельского хозяйства → ограниченное применение → улучшение совместимости с другими приложениями и инструментами.

3. Ограниченная доступность для малых фермеров → неэффективное использование → создание доступных версий системы для различных категорий пользователей.

А что если система будет использоваться на глобальном уровне?

Если технология будет внедрена на глобальном уровне, это может привести к значительному улучшению качества сельскохозяйственной продукции по всему миру. Система позволит фермерам эффективно управлять урожаями, своевременно обнаруживать болезни и минимизировать потери, что в долгосрочной перспективе может повысить безопасность пищевых ресурсов.

Плюсы и минусы использования ИИ для диагностики заболеваний

FAQ

Как работает система на практике?

Система анализирует фотографии листьев с помощью мобильных устройств или компьютеров и выявляет признаки заболевания, оценивая степень поражения.

Какие растения могут быть оценены с помощью этой технологии?

На данный момент система применима к картофелю и другим сельскохозяйственным культурам, подверженным заболеваниям.

Какова точность системы?

Точность диагностики составляет 82%, что является значительным достижением для подобных технологий.

Мифы и правда

1. Миф: "ИИ не может точно диагностировать заболевания".
   Правда: ИИ может достичь высокой точности, особенно при обучении на большом объёме данных.

2. Миф: "Технологии сложно внедрять на фермах".
   Правда: программы адаптированы для использования в полевых условиях и мобильных устройствах.

3. Миф: "Ручной осмотр всегда точнее".
   Правда: ИИ минимизирует человеческие ошибки и ускоряет процесс.

Три факта о развитии технологий в сельском хозяйстве

1. Использование ИИ и цифрового фенотипирования — это будущее точного земледелия.

2. Внедрение новых технологий помогает снизить использование химических веществ и повысить урожайность.

3. Цифровизация сельского хозяйства улучшает экономическую эффективность и снижает риски для фермеров.

Исторический контекст

1. 2000-е — первые шаги в разработке технологий для сельского хозяйства.

2. 2010-е — активное развитие методов ИИ для сельскохозяйственной диагностики.

3. 2020-е — внедрение инновационных решений для массового использования в сельском хозяйстве.