Группа исследователей обращается к искусственному интеллекту, чтобы попытаться бороться с картофельной гнилью — болезнью, которая приводит к потере около 20% мирового урожая картофеля, что приводит к финансовым убыткам более 4,5 миллиардов долларов. Новое приложение AI в настоящее время называется DeepDetect и находится в стадии разработки. Она может стать ключевым шагом в определении картофельной гнили и ее своевременном остановке до дальнейшего распространения в посевах.
В последние годы мы все чаще используем искусственный интеллект для быстрого выявления различных болезней и состояний. Уже есть примеры, когда ИИ помогает диагностировать аутизм по движениям рук, а также выявлять небольшие опухоли головного мозга, которые люди часто пропускают.
Поэтому применение ИИ в борьбе с картофельной гнилью-логичный и перспективный шаг. На данный момент это может иметь решающее значение для предотвращения больших потерь урожая за счет раннего выявления болезни для ее своевременного лечения или ликвидации.
Зачем нужен ИИ для более быстрого обнаружения картофельной гнили
Картофельная гниль вызывается патогеном Phytophthora infestans-одним из самых разрушительных заболеваний картофеля. Одной из причин ее вредоносности является то, что выявление болезни в посевах чрезвычайно трудоемкое и дорогостоящее. Осмотры часто подвержены человеческим ошибкам, и если больной куст не замечен, инфекция быстро распространяется и может уничтожить целые поля. Хотя инновации, такие как разумная почва, могут помочь выращивать более крупные растения, они мало помогут, если болезнь уничтожит урожай.
Именно здесь на помощь приходит это новое приложение AI. Разработанная учеными из Уэльса, система будет активно привлекать обратную связь от фермеров, которую исследователи в настоящее время собирают. ИИ будет анализировать изменения на листьях картофеля через камеру смартфона, позволяя выявлять признаки болезни еще до их заметности невооруженным глазом. В Уэльсе насчитывается более 17 000 гектаров, занятых картофельными полями, поэтому поиск эффективных методов борьбы с гнилью имеет большое значение для аграрного сектора страны.
Есть надежда, что использование ИИ для ранней диагностики поможет фермерам быстрее реагировать на болезнь. Исследователи также отмечают, что эта технология потенциально может быть расширена на другие сельскохозяйственные культуры и открывать новые возможности в агросекторе.
Пока главная задача-применить AI именно для борьбы с картофельной гнилью. Надеются получить достаточно данных, чтобы максимизировать эффективность приложения.
