Ученые из Тюмени научили искусственный интеллект выращивать землянику
Современное сельское хозяйство переживает настоящий технологический прорыв благодаря внедрению систем умного земледелия. Одним из ярких примеров таких инноваций является разработка ученых Тюменского государственного университета (ТюмГУ) – нейросетевой системы компьютерного зрения, предназначенной для повышения урожайности садовой земляники, пишет РИА Новости.
Эта система с помощью искусственного интеллекта (ИИ) способна выполнять целый ряд задач: подсчитывать ягоды, оценивать их спелость, выявлять болезни, а также вести подсчет листьев и усов.
Нейросетевая система компьютерного зрения, разработанная в ТюмГУ, использует сложные алгоритмы машинного обучения для анализа изображений растений. Камеры высокой четкости, установленные на умных фермах, городских фермах или в теплицах, непрерывно снимают растения. Полученные изображения обрабатываются нейросетью, которая обучена распознавать различные характеристики ягод и растений.
Основные функции системы:
1. Подсчет ягод: Система автоматически определяет количество ягод на кустах, что позволяет фермерам получать точные данные о текущем состоянии урожая.
2. Оценка спелости: Нейросеть анализирует цвет и форму ягод, чтобы определить их степень зрелости. Это помогает оптимизировать время сбора урожая.
3. Выявление болезней: Система способна распознавать признаки заболеваний на ранних стадиях, что позволяет своевременно принимать меры для их лечения.
4. Подсчет листьев и усов: Анализ состояния листьев и усов помогает в оценке общего здоровья растения и необходимости коррекции условий выращивания.
Разработка ученых ТюмГУ открывает новые горизонты для агробизнеса, предлагая ряд значительных преимуществ:
Повышение урожайности, снижение затрат, экологичность и прогнозирование
Интеллектуальные агрокомплексы, известные как умные фермы, представляют собой высокотехнологичные системы, где выращивание растений осуществляется с помощью автоматизированного управления режимами работы, питания и микроклимата. Нейросети компьютерного зрения открывают новые возможности для умных ферм, позволяя им вести непрерывный мониторинг выращиваемой продукции и участвовать в решении задач, которые до сих пор не поддавались автоматизации.