Panicle-Cloud: ИИ-платформа для прогнозирования урожайности риса

Рис (Oryza sativa) — ключевая продовольственная культура, урожайность которой, включая число метёлок на единицу площади (PNpM2), страдает от изменений климата. Существующие методы компьютерного зрения и ИИ для оценки PNpM2 эффективны в малых масштабах, но сталкиваются с проблемами масштабируемости, разнообразия сортов и нехватки больших наборов данных для обучения.

В журнале Plant Phenomics представлена платформа Panicle-Cloud — облачное решение с ИИ для количественной оценки метёлок риса по изображениям с дронов.

Разработка платформы

  1. Создание набора данных: Сначала был создан открытый экспертно-аннотированный набор данных для обнаружения метёлок риса (DRPD).
  2. Выбор модели ИИ: В платформу интегрировали несколько моделей глубокого обучения (DL). В процессе итеративных улучшений модель Panicle-AI показала наивысшую точность обнаружения.
  3. Оптимизация съёмки: Анализ полётов дронов на разных высотах и стадиях роста показал, что наиболее точные результаты даёт высота 7 метров на ранних стадиях налива зерна.
  4. Валидация: Корреляционный анализ между оценкой Panicle-AI и ручным подсчётом подтвердил эффективность модели (коэффициент детерминации R2 = 0.945 на высоте 7м). Panicle-AI превзошла 13 современных DL-моделей.

Функционал и тестирование

Платформа имеет веб-интерфейс, позволяющий неэкспертам выбирать модели ИИ для обработки отдельных или пакетных изображений, автоматически оптимизируя вычисления.

В двухсезонном полевом испытании способность платформы классифицировать урожайность по признаку PNpM2 была проверена с помощью алгоритма машинного обучения CatBoost. Платформа успешно разделила урожайность на категории низкая, средняя и высокая с общей точностью 84.03%.

Заключение

Panicle-Cloud демонстрирует потенциал интеграции ИИ, облачных вычислений и дронов для революции в селекции и выращивании риса. Платформа не только повышает эффективность оценки признаков урожайности, но и делает передовые инструменты фенотипирования доступными для широкого круга пользователей, помогая отбирать высокоурожайные сорта в условиях растущего мирового спроса на продовольствие.