Мультимодальные системы и искусственный интеллект в агросекторе Ставрополья

В аграрной сфере Ставропольского края происходят значительные изменения благодаря внедрению передовых технологий. Валентина Бабошина, молодой ученый из Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ), делится своими достижениями в разработке инновационных решений для аграриев.

Современное сельское хозяйство давно вышло за пределы традиционных методов, теперь оно включает в себя сложные алгоритмы, которые помогают защитить урожай от различных угроз, таких как болезни и засуха. Валентина, работающая в отделе модульных вычислений и искусственного интеллекта в Северо-Кавказском центре математических исследований СКФУ, уверена, что будущее агросектора связано с трансформерными нейросетями.

Исследования Валентины Бабошиной основаны на анализе данных, полученных с дронов, спутников и открытых данных. Эти нейросети могут распознавать болезни подсолнечника, такие как мучнистая роса и серая плесень, по фотографиям. Сегодня ее команда фокусируется на мультимодальных моделях, которые объединяют мультиспектральные снимки, данные метеостанций и сенсоров, установленных в полях, чтобы предсказать урожайность и состояние почвы.

Валентина отмечает, что ключевым преимуществом мультимодальных сетей является их способность находить не просто визуальные сходства, а общие закономерности, такие как форма поражений или изменения в цвете листьев. Это позволяет более точно диагностировать проблемы.

Еще одним достоинством нейросетей является их высокая скорость: обученная модель способна обнаруживать угрозы за считанные секунды. Для мобильных приложений используются компактные модели, которые создаются методом «учитель–ученик», где мощная сеть обучает упрощенную версию. Это особенно важно для получения рекомендаций в реальном времени.

Экономическая выгода от таких технологий в сельском хозяйстве огромна. Валентина Бабошина утверждает, что внедрение ИИ-систем сокращает затраты на воду и пестициды, увеличивает урожайность и делает сельское хозяйство более устойчивым к климатическим изменениям.

Также она подчеркивает, что их цель – не просто диагностика, а интеграция в умное земледелие. Когда система сама определяет, где полить и обработать поле, это изменяет подход к сельскому хозяйству.

В ближайшие несколько лет алгоритмы, над которыми работает команда Валентины, могут стать основой для создания «цифровых агрономов», которые будут принимать решения о поливе и обработке полей без участия человека, обеспечивая сохранение урожая.