Разработка ТГУ и айтишников: нейросеть расскажет агрономам о плодородности полей и состоянии посевов

Ученые Томского государственного университета и сотрудники IT-компании «Синкретис» научили искусственный интеллект анализировать плодородность полей и состояние посевов по космоснимкам. Чтобы создать такой инструмент для агрономов, ученые два года разрабатывали систему биомаркеров и создавали библиотеку данных.

Как сообщили в пресс-службе вуза, нейросеть может помочь снизить потери и повысить урожайность сельхозкульутр. Особенно актуально это для Сибири и других территорий, которые являются зоной рискованного земледелия. Новая разработка определяет участки неоднородности на полях, анализирует по космоснимкам уровень плодородия (например, может оценить концентрацию гумуса), делает выводы о возможных повреждениях посевов и чем они вызваны (заморозки, засуха, вредители, болезнь) и предлагает рекомендации, как решить возникшие проблемы. 

«К примеру, если повреждение вызвано вредителем, нейросеть очерчивает проблемную зону. Далее к решению задачи подключаются специалисты факультета инновационных технологий ТГУ и дроны, для которых они разрабатывают интеллектуальные надстройки. На первом этапе беспилотники проводят дообследование местности, на втором — точечную обработку участка нужным препаратом», — рассказывает Олег Мерзляков, доцент кафедры почвоведения и экологии почв биологического института ТГУ.

Так же можно будет решать проблему с нехваткой микро и макроэлементов и при этом экономить средства сельхозпроизводителя: нейросеть сможет определить дефицит элементов и где локально нужна обработка, а провести ее смогут беспилотники — ровно там, где это нужно, и обрабатывать все поле не потребуется.

По словам Мерзлякова, над проектом нейросети для агрономов работает междисциплинарная группа, в состав которой входят почвоведы, радиофизики, метеорологи, айтишники и ряд других специалистов:

  • Почвоведы проводили обследование полей, отбирали и анализировали пробы почвы в разных климатических зонах (например, сухих в Хакасии и влажных в Томской области), выявляли закономерности между отражающей способностью почв и посевов и их изображения на космоснимках.
  • Радиофизики ТГУС разработали датчики, с помощью которых анализировали показатели почвы (влажность, температура) и приземного воздуха.
  • Партнёр проекта — провайдер IТ-услуг и разработчик инновационных программных продуктов и сервисов «Синкретис» вместе с инженером кафедры метеорологии и климатологии геолого-географического факультета ТГУ Владиславом Чурсиным создали саму нейросеть.

В 2023 году систему автоматического мониторинга состояния полей будут тестировать в Новосибирской области на полях промышленного партнёра стратегического проекта ТГУ «Инженерная биология». Также сейчас разработчики определяют, на какой платформе будет размещён новый цифровой сервис. Им смогут пользоваться российские агрономы, работающие с инструментами и технологиями точного земледелия.

Фото: news.tsu.ru