RIATOMSK.RU
+19°C
10 июля 2020  |  
13:41
  |  
+19°C
17:44  18 июня 2020 г.

Ученые ТГУ научат искусственный интеллект разбираться в земледелии

Чёрная Элеонора
© с сайта ТГУУченые ТГУ научат искусственный интеллект разбираться в земледелии

ТОМСК, 18 июн – РИА Томск. Научный коллектив Томского госуниверситета (ТГУ) составляет систему маркеров, которая поможет нейросети делать более качественный цифровой анализ сельскохозяйственных полей; результатом применения разработки должно стать повышение урожайности, сообщила в четверг пресс-служба вуза.

Уточняется, что в проекте участвуют почвоведы, физики и метеорологи ТГУ – они разрабатывают систему-библиотеку маркеров для использования в точном земледелии. Согласно открытым источникам, точное земледелие – комплексная система сельскохозяйственного менеджмента, включающая в себя географические информационные системы, технологии оценки урожайности, "интернет вещей" и так далее.

Исследовать поле вдоль и поперек

"Основным источником информации (для проекта ТГУ) выступают данные дистанционного зондирования Земли – космоснимки, на которых исследователи выделяют визуальные характеристики, свойственные тем или иным показателям почвы. Библиотека собранных данных станет основой для обучения компьютерной модели, которая будет проводить цифровой анализ полей и поможет повысить на них урожайность", – говорится в сообщении.

© РИА Томск. Павел Стефанский
Полевые работы

Отмечается, что физико-химические показатели почвы – это один из главных параметров, от которых зависит состояние посевов, динамика их роста и в конечном итоге объем урожая, а значит, производительность и прибыль сельскохозяйственных компаний.

Методики анализа, которые используются сегодня, не позволяют получать детальную информацию по всей площади поля, поскольку, согласно ГОСТу, его делят на большие участки – 10 гектаров, откуда берут пробы для анализа. В итоге получают усредненные данные.

Подход, разрабатываемый в ТГУ, позволит получать целостную картину по всему полю независимо от его масштабов. В основе нового метода лежит анализ спектральной оптической отражаемости и почвенных индексов.

"Коэффициент отражаемости дает информацию о количестве гумуса в почве, ее гранулометрическом составе, степени влажности и других агрофизических показателях. Информация с привязкой к координатам позволяет выделить проблемные участки поля, например, где почва имеет повышенную кислотность либо недостаточное содержание азота", – говорится в сообщении.

© с сайта ТГУ
Измерение показателей почвы специалистами ТГУ

Библиотека полезных данных

Как отмечает пресс-служба, на этапе создания библиотеки маркеров будет идти активная полевая работа. Выезды в поле необходимы ученым для того, чтобы определить, соответствует ли идентификация по космоснимкам реальной действительности.

"Когда библиотека данных получит достаточное наполнение, проектная группа перейдет к машинному обучению компьютерной модели. Искусственный интеллект на основе имеющегося материала будет учиться вычленять специфические визуальные характеристики, свидетельствующие о недостатке тех или иных элементов, о состоянии почвы на каждом отдельном участке", – говорится в сообщении.

Добавляется, что, поскольку все участки имеют привязку к системе координат, итоговый результат анализа, проведенного нейросетью, покажет "слабые" места с такой привязкой.

© с сайта ТГУ
Специалисты ТГУ работают над созданием системы маркеров для использования в точном земледелии

"Эту картинку можно загружать в беспилотную сельхозтехнику и использовать, к примеру, для точечного внесения удобрений. Что экономически и экологически более выгодно, нежели посыпать удобрением все поле, как это нередко делается сейчас", – цитируется в сообщении руководитель проекта Олег Мерзляков.

Ученые рассчитывают, что данные, полученные с помощью нового подхода, могут иметь и другую точку приложения. Например, для анализа участков, с которых собрано меньше урожая.

"Если наложить цифровую картинку, полученную после анализа, проведенного искусственным интеллектом, можно определить причины низкой урожайности и подобрать варианты решения этой проблемы", – говорится в сообщении.

По информации пресс-службы, проектом заинтересовалась компания Cognitive Technologies – разработчик систем управления для беспилотной сельхозтехники. В настоящее время ученые и производители обсуждают механизмы испытания и внедрения технологии в производство.

© РИА Томск. Павел Стефанский
Рожь

13:15
10 июля 2020 г.
Томичи смогут заказывать доставку продуктов из магазинов "у дома"
12:55
10 июля 2020 г.
Бывший замглавы облздрава Дмитриев возглавил департамент
11:53
10 июля 2020 г.
Томский губернатор продлил режим самоизоляции до 1 августа
11:44
10 июля 2020 г.
Жители тысячи домов получили горячую воду после ремонта сетей в Томске
9:41
10 июля 2020 г.
Спасатели нашли тело утонувшей 15-летней девочки в Оби под Томском
8:42
10 июля 2020 г.
Надежный онлайн: ТГУ приглашает в магистратуру по безопасной "цифре"
7:14
10 июля 2020 г.
Дождь, гроза и ветер до 20 м/с возможны в Томске в пятницу
Наверх
Сайт РИА Томск /riatomsk.ru/ содержит информацию, подготовленную Региональным информационным агентством "Томск" (РИА Томск) с территорией распространения – Российская Федерация, зарубежные страны.
РИА Томск зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор) 06 ноября 2019 г. Свидетельство о регистрации ИА № ФС 77-77122.
Настоящий ресурс может содержать материалы 18+. Материалы, размещенные на правах рекламы, выходят под знаком "реклама". РИА Томск не несет ответственности за партнерские материалы.
Рейтинг@Mail.ru
Яндекс.Метрика
ЧИТАЙТЕ
РИА в VK
Главные новости дня в нашей рассылке