Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Ноу-хау из России. Обычный сканер превратили в умного помощника селекционеров

В Алтайском государственном университете создали первую в
России систему, способную точно определять сортовую принадлежность
растений внутри одного вида. Это уникальное решение, не имеющее аналогов
в стране, разработали специалисты кафедры информатики под руководством
кандидата физико-математических наук Дениса Козлова. Главная цель проекта — помочь селекционерам и агрономам быстро и
просто определять сорта растений с помощью доступных устройств. Если
существующие сервисы вроде «Google Объектива» могут отличить клен от
березы, то система из АлтГУ умеет гораздо больше — она различает,
например, сорта яблонь, которые внешне кажутся одинаковыми. Основой технологии стал специализированный сканер с
высокочувствительным фотосенсором. Он устраняет влияние внешних факторов
— освещения и расстояния — и создаёт стандартизированные снимки листьев
и других частей растений. Чтобы алгоритмы искусственного интеллекта
могли точно измерять параметры, в кадр добавляют специальные эталонные

В Алтайском государственном университете создали первую в
России систему, способную точно определять сортовую принадлежность
растений внутри одного вида. Это уникальное решение, не имеющее аналогов
в стране, разработали специалисты кафедры информатики под руководством
кандидата физико-математических наук Дениса Козлова.

Главная цель проекта — помочь селекционерам и агрономам быстро и
просто определять сорта растений с помощью доступных устройств. Если
существующие сервисы вроде «Google Объектива» могут отличить клен от
березы, то система из АлтГУ умеет гораздо больше — она различает,
например, сорта яблонь, которые внешне кажутся одинаковыми.

Основой технологии стал специализированный сканер с
высокочувствительным фотосенсором. Он устраняет влияние внешних факторов
— освещения и расстояния — и создаёт стандартизированные снимки листьев
и других частей растений. Чтобы алгоритмы искусственного интеллекта
могли точно измерять параметры, в кадр добавляют специальные эталонные
метки — черные квадраты с заданными размерами.

Сейчас система проходит тестирование на сортах яблонь,
распространённых в Алтайском крае. Но в планах разработчиков —
адаптировать её под другие сельскохозяйственные культуры, включая
зерновые, овощи и плодовые растения. Команда программистов уже работает
над онлайн-сервисом для обработки данных. На первом этапе это будет
веб-платформа, а в будущем — мобильное приложение, которое позволит
проводить анализ прямо в поле.

Устройство, зарегистрированное как ноу-хау под названием «Устройство
для получения изображения частей растений», создано в рамках программы
«Приоритет-2030». Его главное преимущество перед зарубежными аналогами —
в умении различать сорта, что особенно важно для специалистов по
селекции, генетике и агротехнологиям.

«Мы хотим, чтобы агроном мог быстро и просто определить сорт растения
прямо на месте, без лабораторий и сложных экспериментов, — отмечает
Денис Козлов. — Это сделает работу с растениями точнее, эффективнее и
современнее».

Ноу-хау из России. Обычный сканер превратили в умного помощника селекционеров.