В США створили ще одну нейронку для польового фітомоніторингу

Дослідники з Університету Айови спільно з міжнародними партнерами розробили AI-інструмент Pest-ID для ідентифікації шкідників і бур’янів, який має допомогти аграріям оперативно приймати рішення у польових умовах.

Рішення базується на алгоритмах машинного навчання та дозволяє користувачам завантажувати фото комах або рослин для автоматичного розпізнавання з наданням наукових і локальних назв. Додатково інтегрований чат-бот дає рекомендації щодо подальшого управління шкідниками.

Моделі навчено на великих масивах даних — близько 16 млн зображень комах і 15 млн зображень бур’янів, що забезпечує ідентифікацію приблизно 4 000 видів комах і 1 500 видів бур’янів. У розробці використовувались, зокрема, дані платформи iNaturalist.

Проєкт реалізується понад 10 років і наразі тестується у форматі вебзастосунку з перспективою створення мобільної версії. Подальший розвиток передбачає розширення функціоналу на діагностику хвороб рослин, що потребує додаткових даних і обчислювальних ресурсів.

Розробка підтримується грантом National Science Foundation обсягом $400 тис. на два роки, а також іншими партнерствами. Участь у проєкті беруть фахівці з агрономії, інженерії, комп’ютерних наук та фітопатології, що дозволяє формувати глобальні моделі з подальшою адаптацією під локальні умови.

Ініціатива орієнтована насамперед на малих і середніх фермерів, які не завжди мають швидкий доступ до експертних консультацій. Очікується, що використання AI-рішень у скаутингу та управлінні посівами сприятиме підвищенню ефективності виробництва та ширшому впровадженню точного землеробства.

Повідомляє Agropages

Читайте нас у Telegram

Популярні новини

Підпишись на Infoindustry