Научный сотрудник ВШЭКН Южно-Уральского государственного университета Мостафа Аботалеб совместно с учеными из Индии и Ирака участвовал в создании инновационного комплекса AI-PotatoGuard, который предназначен для визуальной диагностики заболеваний картофеля с использованием технологий искусственного интеллекта.
Речь идет, прежде всего, о грибных заболеваниях картофеля, среди которых наиболее вредоносным считается фитофтороз. Другим заболеванием, наносящим ущерб, является альтернариоз, который проявляется на ранних стадиях роста куста. Споры гриба могут поражать стебли, листья и клубни. Еще одно заболевание — парша — вызывается бактерией, активность которой возрастает в засушливые годы. Картофельные растения наиболее подвержены парше в первые 6 недель и последние 2 недели перед увяданием. В результате урожайность поражённых кустов снижается, а сохранность клубней ухудшается.
Согласно новой разработке, фитофтору можно диагностировать по листьям картофеля с использованием системы AI-PotatoGuard - она оценивает их состояние. Наблюдение за картофельной ботвой можно осуществлять с помощью дронов, а в некоторых случаях достаточно анализа спутниковых снимков поля. Полученные данные передаются в модуль анализа информации, который основан на свёрточной нейронной сети (CNN) и устанавливает диагноз для растения.
Традиционный метод, при котором агроном осматривает листья, позволяет обнаружить фитофтороз в 75 % случаев, а на ранней стадии — в 50 %. Внедрение системы AI-PotatoGuard обеспечивает выявление заражения фитофторозом и другими упомянутыми заболеваниями в 95 % случаев, из которых 85 % — на ранней стадии. Эти результаты были получены после трехмесячного тестирования системы на картофельных фермах в Индии.
Комплекс AI-PotatoGuard способствует снижению использования ядохимикатов для профилактики фитофтороза. Обычно профилактическое опрыскивание проводится 2–3 раза в год. Использование AI-PotatoGuard для мониторинга фитофторы поможет уменьшить количество применяемых химикатов в три раза.