Новосибирские ученые научили нейробот выявлять болезни зерновых
Нейросеть, способную на ранней стадии выявлять заболевания зерновых, представили на международной конференции «Генетика, геномика, биоинформатика и биотехнология растений» (PlantGen2021), которая проходит в Новосибирске, биоинформатики ФИЦ «Институт цитологии и генетики СО РАН», сообщает 17 июня издание СО РАН «Наука в Сибири».
В сообщении говорится, что мониторинг посевов на ранней стадии с целью выявления заболеваний злаков, которые вызываются патогенными грибами, является актуальной задачей. Во-первых, те приводят к существенному снижению урожая, а, во-вторых, быстро распространяются.
Специалисты института использовали для своей работы показавший высокую эффективность в этой области метод анализа цифровых изображений, получаемых с помощью мобильных устройств.
«Мы сформировали набор из более, чем двух тысяч изображений пшеницы, для которых была выполнена экспертная разметка по типу поражения, а затем использовали несколько типов нейросетей для их распознавания и анализа», — рассказал старший научный сотрудник ИЦиГ СО РАН кандидат биологических наук Михаил Генаев.
Лучшую точность, как сообщается, (0.942) показала сеть со стратегией обучения, основанной на аугментации и переносе стилей изображений.
В итоге ученые разработали бот @wheathealthybot для платформы Telegram, который позволяет проводить оценку растений поражениями в полевых условиях. Они считают, что теперь выявлять патоген, поразивший посадки, сможет не только опытный фитопатолог, но и любой агроном и даже студент-практикант.
«Мы создавали продукт для работы в полевых условиях, где условия освещенности и, соответственно, полученные фотографии, могут сильно отличаться. Научить программу работать с ними было само по себе непростой задачей», — отметил Михаил Генаев.
