Искусственный интеллект помогает защитить бананы
Инструменты на базе искусственного интеллекта (ИИ) становятся доступнее, в том числе для фермеров в удалённых регионах. Это помогает мелким хозяйствам эффективнее управлять фермами, получать доступ к рынкам, спутниковым снимкам и климатическим данным. Технология также становится первой линией обороны против болезней и вредителей, угрожающих урожаю.
Новый инструмент для смартфона, разработанный для фермеров, выращивающих бананы, сканирует растения на признаки пяти основных болезней и одного распространённого вредителя. При тестировании в Колумбии, Демократической Республике Конго, Индии, Бенине, Китае и Уганде инструмент показал 90% успешность обнаружения. Эта работа — шаг к созданию глобальной сети мониторинга на основе спутниковых данных для контроля вспышек заболеваний. Результаты опубликованы в журнале Plant Methods.
«Фермерам по всему миру сложно защищать свои культуры от вредителей и болезней, — говорит ведущий автор Майкл Сельварадж. — Для стран с низким уровнем дохода очень мало данных о болезнях бананов, но такой инструмент ИИ даёт возможность улучшить наблюдение за посевами, ускорить меры контроля и помочь фермерам предотвратить потери».
Бананы — самый популярный фрукт в мире. Для обеспечения продовольственной безопасности многих стран критически важна международная торговля. Бананы являются ключевым источником питания и дохода, но им угрожают такие болезни, как вилт, вызываемый Xanthomonas, фузариозное увядание (Fusarium wilt), чёрная сигатока и другие. Вспышки болезней могут иметь разрушительные последствия для мелких фермеров. Например, потери от грибка Fusarium Tropical race 4 оценивались в $121 млн в Индонезии, $253,3 млн на Тайване и $14,1 млн в Малайзии.
Инструмент встроен в приложение Tumaini (на суахили — «надежда»), предназначенное для быстрого обнаружения болезней или вредителей и предотвращения широких вспышек. Оно связывает фермеров с агрономами, а также загружает данные в глобальную систему для крупномасштабного мониторинга.
«Высокие показатели точности, полученные при тестировании бета-версии приложения, показывают, что Tumaini может стать очень полезным инструментом раннего обнаружения, — сказал Гай Бломм. — Оно имеет большой потенциал для интеграции в полностью автоматизированное мобильное приложение, использующее изображения с дронов и спутников».
Глубокое обучение
Быстрое развитие технологий распознавания изображений сделало приложение возможным. Для его обучения исследователи загрузили 20 000 изображений с различными видимыми симптомами. Приложение сканирует фотографии любой части растения, плода или грозди, чтобы определить заболевание или вредителя, и даёт рекомендации по лечению. Оно также записывает данные, включая географическое положение, и передаёт их в общую базу данных.
Существующие модели обнаружения болезней обычно фокусируются на симптомах на листьях и требуют снимков на однородном фоне. Новизна этого приложения в том, что оно может обнаруживать симптомы на любой части растения и обучено работать с изображениями более низкого качества, содержащими «фоновый шум» (например, другие растения).
«Это не просто приложение, а инструмент, который вносит вклад в систему раннего предупреждения, — подчеркнул Сельварадж. — Он напрямую поддерживает фермеров, способствуя лучшей защите урожая и принятию решений для обеспечения продовольственной безопасности».
Исследование, проведённое Альянсом Bioversity International и Международного центра тропического сельского хозяйства (CIAT), показало потенциал передовых технологий — ИИ, интернета вещей (IoT), робототехники, спутников, облачных вычислений и машинного обучения — для трансформации сельского хозяйства.