Алгоритмы машинного зрения помогут прогнозировать болезни растений

Фото из открытых источников

Учеными Казанского государственного аграрного университета разработаны алгоритмы машинного зрения, нацеленные на прогнозирование фитопатологий. Система способна выявлять очаги поражения растений на базе информации с БПЛА и передавать данные оператору для принятия решений об обработке, рассказал ТАСС ректор университета Ильшат Нуриев.

По его словам, искусственный интеллект все чаще стали использовать в агротехнологиях. В первую очередь, акцент делается на снижении издержек за счет точности работы автоматизации сельхозтехники. В частности, системы помощи водителю на базе ИИ для машинно-тракторных агрегатов позволяют уменьшать себестоимость продукции растениеводства за счет точного высева, экономии топлива и роста производительности труда.

Новый автономный беспилотник с элементами ИИ для выращивания и сбора ягод тоже разработан в Татарстане: инженерами Казанского ГАУ в кооперации с компанией "Инноста" создан комбайн для уборки смородины, крыжовника, аронии, малины и шиповника. "Курант-1" аккуратно собирает ягоды, очищает их от листьев, снижая потери урожая. Первый образец уже проходит тестовую эксплуатацию в Высокогорском районе Татарстана, а серийный выпуск планируют с ближайших месяцев. Новинка полностью собрана из отечественных комплектующих.

Казанский ГАУ осуществляет переход на биопрепараты собственной разработки вместо импортных агрохимикатов. Они получены из бактерий, которые выделяют из семян зерновых культур. В опытах на сое эти препараты доказали повышенную рентабельность в сравнении со стандартными химическими протравителями.