Искусственный интеллект выходит в поле: как амурские учёные создают цифрового помощника для агрономов

В помощь агрономам. Цифровую базу данных для прогнозирования и защиты урожая с помощью искусственного интеллекта создают амурские учёные в содружестве с крупнейшими региональными и российскими холдингами. Какие технологии применяются, расскажет Дарья Щербакова.

— Это поле Дальневосточного аграрного университета — один из опытных участков. Их общая площадь по области насчитывает около тысячи гектаров. На них ученые проводят эксперименты по сое, пшенице и ячменю в интересах амурских сельхозпроизводителей.

Каждый агровуз в стране собирает базу данных по своим стратегическим культурам. Среди делянок царицы амурских полей — сои — со специальной рамкой сотрудники Россельхозцентра выходят на охоту за сорняками.

— Хвоща — раз, два, три, четыре, пять шесть. Две полыни, пиши. Четыре щирицы.

Соседи более чем агрессивные, говорят специалисты. Они не просто снижают урожай, забирая для себя из почвы воду и макроэлементы, но и мешают уборке, засоряют семенной фонд, быстро привыкают к химикатам. Проблем добавляет погода.

«В этом году очень тяжелая ситуация была по осадкам. И не все сельхозтоваропроизводители справлялись с данной задачей по борьбе с сорняками. Влажность и большое количество осадков. И сейчас, на данный момент, температура будет способствовать проявлению переноспороза», — говорит начальник отдела по защите растений филиала ФГБУ Россельхозцентр по Амурской области Наталья Серебренникова.

Это грибковое заболевание приводит к увяданию посевов и, соответственно, минусу в урожае, на который, вместе с тем, охотятся и вредители с говорящими названиями — соевая плодожорка, листогрызущая совка. Их отслеживают с помощью сачков.

Картину с воздуха синхронно с сотрудниками Россельхозцентра фиксирует дрон. Им управляет специалист Центра искусственного интеллекта ДальГАУ. При помощи беспилотных авиационных систем создаётся база данных для программы, которая поможет автоматизировать процесс так называемого агроскаутинга — попросту, осмотра полей, чтобы вовремя заметить проблемы и оперативно принять меры.

«Если сейчас агроном по полям ходит ногами, и поля у нас безграничные, их тяжело обойти, а данных собирать надо очень много, то беспилотник за счет автоматизации этого действия, акта, собирает все эти данные сам. У нас есть бригада вместе с нами, как специалистами, с нашими студентами. После того, когда мы собрали базу данных, большую, обширную, Мы отбираем самые качественные снимки, которые получились при помощи беспилотников, и привозим эти снимки к нам в Центр обработки данных», — рассказывает руководитель Центра искусственного интеллекта Дальневосточного ГАУ Сергей Маргелов.

Несколько часов в день студенты занимаются трудоёмким и кропотливым делом — разметкой, обозначая границы сельхозкультур и сорняков, чтобы потом искусственный интеллект мог их распознать на других изображениях с реальных полей аграриев. База данных — абсолютно отечественная разработка. Порой за 2-3 часа удаётся разметить только одну шестую снимка, делятся ребята. Всё зависит от наполненности зеленью, состояния посевов. Разъяснить программе важно любое изменение. Кстати, это не просто добровольный порыв студентов, а оплачиваемая работа. Но современная молодёжь чувствует значимость своего вклада в стратегическую отрасль страны.

«Не то, что для себя это делаю, как бы это в будущее потом пойдёт, То есть вся Амурская область этими данными, возможно, будет пользоваться», — отмечает студент 3-го курса Дальневосточного ГАУ Иван Котелевский.

Всего в команде два десятка студентов. К работе подключаются и удалённо. Реализуют проект по созданию инструментов предиктивной агроаналитики в рамках программы технологического лидерства «Приоритет 2030». В тестовом режиме его эффект уже оценили на отдельных предприятиях области. Когда база данных сформируется полностью, разработку смогут применять и остальные амурские хозяйства.