Умный агроном: алтайские ученые создали сканер для определения сорта растений

В разработке используется высокочувствительный фотосенсор

Павел БАСТРЫГИН

Первые испытания система прошла на десяти сортах яблонь, популярных в Алтайском крае. Фото: Алтайский биосферный заповедник

Отличить яблоко сорта «Алтайская красавица» от «Заветного» по одному лишь листу? Для обычного человека – задача невыполнимая. Даже для агрономов это высший пилотаж, требующий многолетнего опыта и, как говорят профессионалы, «большой насмотренности». Но скоро всё может измениться. Ученые Алтайского госуниверситета (АлтГУ) создали устройство, которое обещает сделать работу селекционеров проще, точнее и в разы дешевле.

Что за «чудесный аппарат»?

На первый взгляд изобретение выглядит до смешного просто. По сути, это ящик с хорошим фотоаппаратом внутри. Но вся магия в деталях.

«Нам нужно было решить главную проблему – стандартизировать условия съемки, чтобы на фото не влияли ни свет, ни расстояние до листика или плода, – объясняет руководитель проекта, заведующий кафедрой информатики АлтГУ Денис Козлов. – В поле зрения камеры мы помещаем и эталонные объекты – например, черные квадраты. Они нужны, чтобы компьютер мог перевести размеры из пикселей в привычные нам миллиметры».

Собрав огромную базу таких «идеальных» фотографий, учёные делают главный ход.

«После того, как данные накапливаются, мы можем "натравить" на это дело нейросети, чтобы они научились классифицировать, а по-простому – определять сорт растения, которое помещено в сканер», – говорит ученый.

Первые испытания система прошла на десяти сортах яблонь, популярных в Алтайском крае. Искусственный интеллект уже учится «видеть» уникальные черты каждого из них. Точность пока не идеальная, но, как уверяют разработчики, она постоянно растет с каждой новой порцией данных.

Заменит ли машина эксперта?

Главная цель проекта – не оставить без работы опытных агрономов, а дать им удобный инструмент. Сегодня в мире не так много людей, способных безошибочно определить сорт по одному листу, и их труд стоит очень дорого.

«Наш сканер не заменит эксперта, но сможет здорово помочь – ускорить процесс и сделать его доступнее для многих агрохозяйств», – подчёркивает Козлов.

Сейчас разработка находится на стадии бета-версии. «Железо», то есть сама коробка-сканер, уже полностью готово к тиражированию. А вот программное обеспечение – тот самый искусственный интеллект – находится в постоянном развитии и «обучении».

В ближайших планах – адаптировать систему для других сельскохозяйственных культур, а через пару лет вывести продукт на рынок. Разработчики уже думают о создании онлайн-сервиса с подписной моделью, а в перспективе – и удобного мобильного приложения.

Проект стал частью большой университетской программы развития «Приоритет-2030». И если всё пойдет по плану, то через несколько лет любой агроном сможет определять сорта культур буквально «на коленке» – с помощью компактного сканера и обычного смартфона.