Штучний інтелект навчений виявляти бур’ян китник мишохвостий, що росте серед посівів

Як пише AgroPages, використовуючи штучний інтелект, камери на штанзі обприскувача можуть виявляти чорну траву на різних стадіях росту бур'яну. Потім система забезпечує розпилення правильної кількості гербіциду на цю ділянку поля.

Новий підхід має зменшити витрати шляхом обприскування менших площ поля та призвести до зменшення поширеності бур’яну, який є дуже поширеним і злісним у європейських країнах і найбільше у Великій Британії. (В Україні він росте у Степовому Криму і вважається як інвазійна рослина подекуди в Лісостепу, — ред.). 

Дослідницька компанія Rothamsted Research допомогла навчити камери Bosch виявляти чорну траву, фотографуючи як сільськогосподарські культури, так і бур'яни з фіксованої висоти на різних стадіях розвитку рослин. Потім алгоритм штучного інтелекту був навчений застосовувати ці знання до зображень, отриманих з камер, що рухаються над реальними полями по всій фермі. Камера не просить обприскувач націлитися на конкретну рослину. Натомість вона просить обприскувач націлитися на ділянку, де вона бачить, що росте чорна трава, тому техніка фактично базується на карті, а не на окремих рослинах.

Експерименти з обприскувачем Chafer Machinery з використанням різної кількості камер та висоти штанги призвели до створення робочої установки з 28 камер, встановлених на висоті 1,1 метра.

Кожен партнер зробив свій внесок у остаточну заявку відповідно до власного досвіду. Xarvio взялася за агрономічні питання, досліджуючи, які хімікати використовувати, Chafer адаптувала свою техніку, а Bosch керувала технологічним впровадженням. 

«Чорна трава є особливо проблемним бур'яном, і виробникам доводиться вдаватися до дедалі складніших і дорожчих сумішей гербіцидів для боротьби з ним. Перевага цього підходу полягає в тому, що, спрямовуючи гербіциди лише там, де вони потрібні, ми можемо зменшити кількість використовуваного гербіциду та витрати для виробника, зберігаючи при цьому контроль над цим бур'яном. Цей проект дозволив нам застосувати знання, які ми набули за багато років вивчення проблеми чорної трави, та поєднати їх із найсучаснішими технологіями Bosch та спеціалізованими знаннями інших партнерів, щоб досягти значного прогресу в розробці цього рішення для точного обприскування», — зазначив доктор Девід Комонт з Ротамстеда.

Протягом багатьох годин навчена польова команда Ротамстеда ретельно анотувала майже 5000 зображень, зроблених у полі, позначивши понад 12 000 рослин цибулі та 10 000 інших бур'янів. Потім команда допомогла перевірити результати, картографуючи цибулю по всій фермі, сканованій обприскувачем Chafer, та картографуючи зараження цибулею на понад 100 гектарах неодноразово протягом трьох років.

Читати також: В якому напрямку рухається рослинництво в ЄС та світі: головні тенденції

Одним із найскладніших аспектів проекту було навчання штучного інтелекту.

«Загалом ми відсканували близько 5000 зображень, які охоплюють різні пори року та місця, де чорна трава росте серед різних культур, не тільки пшениці, а й ячменю та бобів. Кожного разу, коли обприскувач проїжджав полем, ми отримували стільки зображень, що на їх завантаження йшло кілька днів. Потім ми використовували кодування, щоб очистити їх і навчити штучний інтелект. Ми досягли дуже хорошої точності — близько 85%», — пояснив Мухаммад Касем, експерт із штучного інтелекту в компанії Bosch.

Алла Гусарова, SuperAgronom.com

Велике опитування

Анонімне опитування: Врожайність основних культур у сезоні 2025