В России предложили новый способ повышения урожая земляники

На сегодняшний день одно из главных направлений развития агробизнеса – разработка систем умного земледелия, способных автоматизировать уход за растениями, повысить рентабельность и экологичность сельскохозяйственного производства.

В этом контексте ученые ТюмГУ создали нейросетевую систему компьютерного зрения, которая способна повысить урожайность садовой земляники.

Система, основанная на искусственном интеллекте, не только подсчитывает ягоды, оценивает их спелость и выявляет болезни, но также проводит анализ листьев и усов. Это позволяет сельхозпроизводителям более точно контролировать состояние растений и принимать своевременные меры для увеличения урожайности.

Разработка ученых может быть успешно внедрена не только на умных фермах и городских фермах, но и в обычных теплицах. Такие инновационные технологии открывают новые возможности для сельского хозяйства, делая его более эффективным и конкурентоспособным. Результаты исследования были опубликованы в журнале "Вестник российской сельскохозяйственной науки".

Умные фермы, или интеллектуальные агрокомплексы, представляют собой инновационные системы, где применяется автоматизированное управление процессами выращивания растений. Технологии нейросетей компьютерного зрения открывают перед умными фермами новые перспективы, позволяя им проводить непрерывный мониторинг производства и участвовать в решении разнообразных задач.

С помощью нейросетей компьютерного зрения умные фермы могут обнаруживать и распознавать болезни или вредителей растений, что значительно повышает эффективность процесса выращивания. Эти системы способны оперативно реагировать на изменения в окружающей среде и принимать необходимые меры для поддержания качества урожая.

Таким образом, умные фермы становятся не только местом интенсивного сельского хозяйства, но и центром инноваций, где современные технологии помогают оптимизировать процессы и повышать уровень продуктивности.

В современном мире разработки ученых становятся все более инновационными и направлены на решение актуальных проблем. Так, команда ученых из Тюменского государственного университета (ТюмГУ) разработала методику, которая позволяет комплексно оценивать состояние растений и принимать обоснованные решения по оптимизации их выращивания.

Этот подход позволяет не только контролировать процесс роста растений, но и предсказывать урожай, корректировать режим полива и состав питательного раствора. Особенно важно, что анализ данных о количестве и спелости ягод позволяет своевременно реагировать на изменения и предотвращать возможные проблемы.

Кроме того, использование нейросетей для выявления заболеваний растений открывает новые возможности в области сельского хозяйства. Не только проводится диагностика заболеваний, но и определяется их вид, что позволяет оперативно принимать меры по лечению и предотвращать распространение болезней. Такой комплексный подход способствует повышению урожайности и качества сельскохозяйственной продукции.

Современные технологии компьютерного зрения призваны революционизировать сельское хозяйство, утверждает ученый. Он утверждает, что внедрение моделей компьютерного зрения на умных фермах не только повысит автономность таких комплексов, но и принесет множество других выгод для сельскохозяйственного производства.

Как отметил Дмитрий Глухих, объединение моделей компьютерного зрения с системами поддержки принятия решений способно сделать умные фермы еще умнее. Это означает, что фермеры получат не только информацию о состоянии своих угодий, но и рекомендации по оптимизации процессов выращивания продукции, что может значительно увеличить урожайность и эффективность производства.

По словам ученого, потенциальная выгода от внедрения систем компьютерного зрения на умных фермах включает в себя не только сокращение времени на принятие решений и прогнозирование урожая, но и снижение риска потери урожая из-за заболеваний на 40-70%, а также снижение требований к квалификации обслуживающего персонала. Это открывает новые перспективы для развития сельского хозяйства и повышения его эффективности в целом.

В рамках проекта по развитию городского земледелия в Агробиотехкомплексе ТюмГУ были проведены эксперименты на землянике садовой, выращиваемой на модулях городской фермы.

Ученые в ходе исследования применили предобученную нейросетевую модель компьютерного зрения YOLOv8. Эта система включает в себя восемь обученных моделей, каждая из которых специализируется на определенной задаче. Две нейросети контролируют работу остальных моделей, что, по мнению ученых, снижает вероятность ошибки на 30%.

Грант на проведение исследования был предоставлен Западно-Сибирским НОЦом из федерального бюджета, что подчеркивает важность научно-образовательных центров мирового уровня для развития сельского хозяйства.

Результаты эксперимента на землянике садовой могут иметь значительное значение для улучшения процессов выращивания растений в условиях городской среды и повышения эффективности использования городских ферм.

Источник и фото - ria.ru