В Дальневосточном ГАУ создадут нейросеть для определения болезней сои

Преподаватели-исследователи Дальневосточного ГАУ разрабатывают бота, который сможет определить заболевание сои по фотографии растения. Над «электронным агрономом» работают декан финансово-экономического факультета Александр Горлов и руководитель проектного офиса управления программой развития университета Татьяна Колесникова. Создание приложения и формирование базы фотографий начались летом 2022 года. Об этом сообщается на сайте ВУЗа.

Александр Владимирович в свободное время начал изучать языки программирования по книгам и видеокурсам. Машинное обучение, компьютерное зрение — стало интересно, как применить это на практике, учитывая специфику работы в аграрном ВУЗе. Постепенно пришла идея научить программу распознавать заболевания растений. Конкретно — сои.

Подобные исследования — диагностирование заболеваний живых организмов с помощью нейронных сетей — уже есть. Для них необходимо иметь обширную базу фотографий — сотни тысяч снимков. Фотографии преподаватели искали в интернете, а с приходом лета снимали сами на амурских полях, поскольку цель была — сделать программу для конкретной области с собственной авторской базой фотографий.

В этой работе Татьяна Колесникова выступает как агроном и фитопатолог. Именно она отвечает за то, чтобы все болезни, которые попадаются на снимках, были правильно подписаны, были нанесены нужные метки, поскольку на фотографиях могут быть как заражённые, так и здоровые листья, а программа должна уметь их различать. Задача Александра Владимировича — написать программный код, создать чат-бота, который и станет «электронным агрономом».

Чтобы пользователям было удобно всегда иметь «электронного агронома» под рукой, создать его решили в виде телеграм-бота. Что может быть проще: мобильный телефон с камерой сейчас в кармане буквально у всех. Нужно лишь найти в «Телеграме» бота под названием «Болезни сои», сфотографировать или загрузить фотографию листочка, вызвавшего беспокойство, и дождаться ответа. Программа уже умеет определять здоровое растение и три самых распространённых вида болезней сои: пероноспороз, септориоз, круглый церкоспороз. Чтобы обучить нейросеть, нужно иметь как минимум 500-600 фотографий каждого заболевания.

В базе разработчиков из Дальневосточного ГАУ сейчас примерно 300-400 снимков. Пополнять её будут в новом сельскохозяйственном сезоне. Чем больше материала для анализа — тем меньше ошибается нейросеть. Пока что уровень точности «электронного агронома» составляет 70-75 %.

В перспективе разработчики хотят, чтобы нейросеть не просто диагностировала болезнь, но и выдавала рекомендации, как лечить растение, какие гербициды и средства защиты использовать, выдавала прогноз по потере урожая и т. д. Также можно научить программу определять заболевания не только сои, но и зерновых культур, плодовых, овощных.

Цифровой помощник пригодится самой широкой аудитории. Это и фермеры, которые занимаются выращиванием сои, и агрономы, чтобы иметь под рукой справочник по лечению болезней, и студенты-практиканты, которые ещё только учатся и смогут быстро получить нужную информацию прямо в поле. Руководители хозяйств смогут с помощью бота прикинуть, какие потери они могут понести, если не принимать меры против болезней. Если в дальнейшем масштабировать проект, то «электронный агроном» станет полезен всем амурчанам, имеющим свои шесть соток и мечтающим о хорошем урожае. В дальнейшем в качестве партнёров к проекту можно будет привлечь компании, которые продают различные средства защиты растений, чтобы можно было сразу указывать для пользователей, где и что можно купить.

Работа над проектом ещё продолжается. Необходимо доработать базу фотографий, также необходим постоянно действующий сервер и более мощный компьютер, который позволит быстро обрабатывать изображения.

Узнавайте первыми актуальные новости сельхозтехники России и мира на наших страницах в Яндекс Дзен и ВКонтакте, а также на каналах в Telegram и YouTube.