Mobilna aplikacja, która wykryje objawy zarazy ziemniaka zanim się pojawią

Mobilna aplikacja oparta na sztucznej inteligencji ma wykrywać zarazę ziemniaka jeszcze przed pojawieniem się widocznych objawów. Główne cele opracowania tego narzędzia do wczesnego wykrywania choroby to zmniejszenie strat w plonach, ograniczenie stosowania fungicydów i poprawa opłacalności produkcji.

Zaraza ziemniaka, wywoływana przez Phytophthora infestans to jedna z najgroźniejszych chorób na plantacji ziemniaków. Bowiem odpowiada za 20% strat w uprawach na całym świecie. Ochrona przed tą chorobą znacznie podnosi koszty produkcji, gdyż wiąże się z koniecznością stosowania fungicydów.

Zaś kluczem do skutecznej ochrony plantacji jest jak najwcześniejsze wykrycie objawów zarazy ziemniaka. W tym celu naukowcy z Uniwersytetu Aberystwyth realizują projekt DeepDetect. Ma on umożliwić bardziej precyzyjne i zrównoważone zarządzanie chorobami. Zaś jego podstawowym założeniem jest dostarczanie rolnikom prognozy chorób w czasie rzeczywistym, w zależności od lokalizacji, bezpośrednio na smartfony.

Projekt DeepDetect opiera się na zaawansowanych algorytmach uczenia maszynowego, które analizują dane obrazowe oraz środowiskowe w celu przewidywania ryzyka infekcji. W celu identyfikacji najwcześniejszych objawów choroby, niewidocznych jeszcze gołym okiem, system wykorzysta tysiące zdjęć liści – zarówno zdrowych, jak i porażonych. Na tej podstawie będzie dostarczał precyzyjnych prognoz chorób, z uwzględnieniem lokalizacji konkretnego gospodarstwa.

Tradycyjne metody wykrywania zarazy ziemniaka opierają się głównie na monitorowaniu upraw i ocenie wizualnej. Ta z kolei nie dość, że jest pracochłonna, to jeszcze narażona na błędy. Tymczasem nowa aplikacja oparta na sztucznej inteligencji umożliwi wykrycie wczesnych objawów choroby, zanim staną się widoczne dla ludzkiego oka. Pozwoli to na podjęcie natychmiastowej i ukierunkowanej interwencji.

Technologia AI umożliwi zatem lepsze dopasowanie terminów zabiegów do rzeczywistego ryzyka fitosanitarnego. Zaś w konsekwencji pozwoli ograniczyć nadmierne zużycie fungicydów i zminimalizować presję na środowisko.

Projekt DeepDetect otrzymał dofinansowanie w ramach programu Smart Flexible Innovation Support (SFIS), wspieranego przez rząd Walii. Obecnie trwają prace nad prototypem modelu, który będzie następnie przeszkolony na dużych zbiorach zdjęć, m.in. liści ziemniaka zdrowych oraz z objawami zarazy. Równolegle prowadzone będą konsultacje i testy terenowe z udziałem rolników, aby zapewnić praktyczną użyteczność narzędzia.

Docelowo system ma pełnić funkcję krajowego systemu wczesnego ostrzegania przed zarazą ziemniaka. W kolejnych etapach możliwe będzie dostosowanie go do monitorowania innych chorób roślin i wdrażanie w kolejnych regionach oraz uprawach.

Źródło: www.thescottishfarmer.co.uk