Преподаватели Дальневосточного ГАУ разрабатывают бота, который сможет определить заболевание сои по фотографии растения. Над «электронным агрономом» работают декан финансово-экономического факультета Александр Горлов и руководитель проектного офиса управления программой развития университета Татьяна Колесникова. Создание приложения и формирование базы фотографий начались летом 2022 года, сообщила пресс-служба вуза.
«Идея создания «электронного агронома» связана с моим увлечением методами статистики, математики. Проводя свои исследования в области экономики, я погрузился немного в методы машинного обучения, которые связаны как раз со статистическими методами обработки информации. В тот момент я искал способы, как можно строить экономические модели, какие программные продукты можно для этого применять. И как раз познакомился с методами машинного обучения, которые являются основой искусственного интеллекта».
Александр Горлов - декан финансово-экономического факультета
Александр Горлов в свободное время начал изучать языки программирования по книгам и видеокурсам. Машинное обучение, компьютерное зрение – стало интересно, как применить это на практике, учитывая специфику работы в аграрном вузе. Постепенно пришла идея научить программу распознавать заболевания растений. Конкретно – сои. Подобные исследования – диагностирование заболеваний живых организмов с помощью нейронных сетей – уже есть. Для них необходимо иметь обширную базу фотографий – сотни тысяч снимков. Фотографии преподаватели искали в интернете, а с приходом лета снимали сами на амурских полях, поскольку цель была – сделать программу для нашей области с собственной авторской базой фотографий.
«Мы выезжали в поля с магистрантами. Татьяна Павловна мне показывала на месте что это растение заражено, а это нет. Синхронно с ней мы обходили всё поле, делали фотографии заболевших и здоровых растений. Также я сам выезжал в поля, когда у меня было время. Допустим, по пути к родственникам во время отпуска останавливался и снимал на смартфон, зная, как могут выглядеть больные растения. Снимал всё, а Татьяна Павловна потом отфильтровывала как специалист», – вспоминает Александр Владимирович.
В этой работе Татьяна Колесникова выступает как агроном и фитопатолог. Именно она отвечает за то, чтобы все болезни, которые попадаются на снимках, были правильно подписаны, были нанесены нужные метки, поскольку на фотографиях могут быть как заражённые, так и здоровые листья, а программа должна уметь их различать. Задача Александра Владимировича – написать программный код, создать чат-бота, который и станет «электронным агрономом».
Чтобы пользователям было удобно всегда иметь «электронного агронома» под рукой, создать его решили в виде телеграм-бота. Что может быть проще: мобильный телефон с камерой сейчас в кармане буквально у всех. Нужно лишь найти в «Телеграме» бота под названием «Болезни сои», сфотографировать или загрузить фотографию листочка, вызвавшего беспокойство, и дождаться ответа. Программа уже умеет определять здоровое растение и три самых распространённых вида болезней сои: пероноспороз, септориоз, округлый церкоспороз. Чтобы обучить нейросеть, нужно иметь как минимум 500-600 фотографий каждого заболевания. В базе разработчиков из Дальневосточного ГАУ сейчас примерно 300-400 снимков. Пополнять её будут в новом сельскохозяйственном сезоне. Чем больше материала для анализа – тем меньше ошибается нейросеть. Пока что уровень точности «электронного агронома» составляет 70-75%.
В перспективе разработчики хотят, чтобы нейросеть не просто диагностировала болезнь, но и выдавала рекомендации, как лечить растение, какие гербициды и средства защиты использовать, выдавала прогноз по потере урожая и т. д. Также можно научить программу определять заболевания не только сои, но и зерновых культур, плодовых, овощных.
Цифровой помощник пригодится самой широкой аудитории. Это и фермеры, которые занимаются выращиванием сои, и агрономы, чтобы иметь под рукой справочник по лечению болезней, и студенты-практиканты, которые ещё только учатся и смогут быстро получить нужную информацию прямо в поле. Руководители хозяйств смогут с помощью бота проанализировать, какие потери они могут понести, если не принимать меры против болезней.
Если в дальнейшем масштабировать проект, то «электронный агроном» станет полезен всем амурчанам, имеющим свои шесть соток и мечтающим о хорошем урожае. В дальнейшем в качестве партнёров к проекту можно будет привлечь компании, которые продают различные средства защиты растений, чтобы можно было сразу указывать для пользователей, где и что можно купить.
Работа над проектом ещё продолжается. Необходимо доработать базу фотографий, также необходим постоянно действующий сервер и более мощный компьютер, который позволит быстро обрабатывать изображения.
«Мы посчитали, что примерно миллион рублей надо на такой компьютер. В рамках программы «Приоритет 2030» есть понимание, что нам такой компьютер нужно приобретать. С ним у нас появится больше возможностей, чтобы проводить такие исследования. И самый главный ресурс, который необходим – это время. Сейчас это больше хобби, чем основная деятельность. Летом в отпуске я активно работал над «электронным агрономом», находил час-два. Но с начала учебного года времени не хватает. Надеюсь, в следующий отпуск многие задачи решим, и уже запустим в опытное пользование наш телеграм-бот».
Александр Горлов - декан финансово-экономического факультета
Больше интересной информации - на портале "ГлавАгроном"