Разработка японских исследователей из Токийского университета направлена на то, чтобы весь урожай был собран в нужное время и без потерь.
Об этом пишет agroxxi.ru ссылаясь на University of Tokyo.
По соображениям продовольственной безопасности и экономической выгоды, особенно с учетом дорожающих ресурсов, фермеры стремятся максимизировать урожайность своих товарных культур. Однако, на этапе уборки могут происходить довольно весомые потери, следовательно, поиск оптимального времени для сбора урожая важен.
Новый подход, широко использующий дроны и искусственный интеллект, предлагают ученые Токийского университета, сообщается в релизе научного учреждения.
Некоторые оптимистичные научно-фантастические рассказы повествуют о том, как в будущем тяжелый труд возьмут на себя машины. В определенном смысле это видение предсказывает некоторые элементы текущего технологического прогресса, в том числе, в сельском хозяйстве.
Исследователи, в том числе из Токийского университета, уже продемонстрировали в значительной степени автоматизированную систему для повышения урожайности сельскохозяйственных культур, которая приносит много пользы.
«Что касается нашей идее по дрону-агроному для уборки урожая, она относительно проста, но проектирование, реализация и исполнение чрезвычайно сложны, - рассказывает доцент Вэй Го из Лаборатории полевой феномики Токийского университета. - Если фермеры знают оптимальное время для сбора урожая на полях, они смогут сократить количество потерь. С другой стороны, лучшее время сбора урожая назначить непросто, и в идеале оно требует детального знания каждого растения. Сбор таких данных потребовал бы непомерных затрат и времени в случае с людьми-агрономами. Вот тут-то и пригодятся дроны».
Го имеет опыт работы как в области компьютерных, так и в области сельскохозяйственных наук, так что совместил современное оборудование и программное обеспечение. Он и его команда продемонстрировали, что некоторые недорогие дроны со специализированным программным обеспечением способны отображать и анализировать молодые растения (в данном случае брокколи) и точно предсказывать ожидаемые характеристики их роста. Дроны выполняют процесс визуализации несколько раз и делают это без участия человека, а это означает, что система требует небольших затрат на рабочую силу.
«Знаете ли вы, что уборка поля всего лишь за день до или после оптимального времени может снизить потенциальный доход фермера от этого поля на 3,7 до целых 20,4 процента? Но с нашей системой дроны идентифицируют и каталогизируют каждое растение в поле, потом данные изображений поступают в модель, которая использует глубокое обучение для создания простых для понимания визуальных данных для фермеров. Учитывая нынешнюю относительно низкую стоимость дронов и компьютеров, коммерческая версия этой системы должна быть доступна многим фермерам».
Основная проблема, с которой столкнулась команда, заключалась в анализе изображений и аспектах глубокого обучения. Сбор данных изображения сам по себе относительно тривиален, но, учитывая то, как растения движутся на ветру и как свет меняется со временем и сезонами, данные изображения содержат множество переменных.
Таким образом, при обучении своей системы команде пришлось потратить огромное количество времени на маркировку различных аспектов изображений, которые могут видеть дроны, чтобы помочь системе научиться правильно идентифицировать увиденное.
Огромная пропускная способность данных также была сложной задачей — данные изображений часто имели порядок триллионов пикселей, что в десятки тысяч раз больше, чем даже у камеры смартфона высокого класса.
«Меня вдохновляет поиск новых способов, с помощью которых фенотипирование растений (измерение характеристик роста растений) переходит из лаборатории в поле, чтобы помочь решить основные проблемы фермеров, и я рад появлению нового инструмента в помощь аграриям», — заключил Го.
⚡️Следите за новостями Agroexpert в -> Telegram | Viber | Facebook | Instagram | News letter!
