Российские учёные научили нейросеть «лечить» миндаль по фото

Учёные Пермского политехнического университета совместно с коллегами из аграрно-технологического университета разработали программу, способную распознавать болезни растений по фотографиям. Она анализирует изображение листьев и стволов, выявляет признаки заболеваний и предлагает схему лечения. По данным испытаний на крымских плантациях, точность диагностики достигает от 70% до 90%, а гибель молодых саженцев снижается до одного-двух процентов.

Исследователи отмечают, что сегодня большинство агрономов определяют болезнь на глаз, обходя поля и оценивая растения вручную. Такой способ требует опыта и времени, а ошибка в диагностике приводит к неправильному выбору препаратов и дополнительным потерям. Новая система значительно ускоряет процесс и уменьшает риск человеческого фактора, что особенно важно в условиях нехватки специалистов.

Разработка работает в виде мобильного приложения. Пользователю достаточно сфотографировать подозрительный лист, после чего нейросеть оценивает его цвет, форму, структуру и наличие пятен, сопоставляет данные с внутренней базой и выдает вероятный диагноз. Чтобы обучить нейросеть, специалисты собрали набор изображений, включающий не менее 50 снимков для каждого типа заболеваний — грибковых, вирусных и бактериальных. Они также классифицировали симптомы и описали их в виде логических структур, по которым программа распознаёт конкретные признаки болезни. Если заболевание подтверждается, приложение советует, какие препараты использовать. Кроме того, система помогает вести учёт садовых культур с помощью функции «календарь садовода».

На первом этапе учёные сосредоточились на миндале, который считают перспективной культурой для России. Пермская система учитывает российские сорта и локальные климатические особенности, а предлагаемые препараты полностью соответствуют реестру, утверждённому в стране. 

Разработчики уверены, что технология будет полезна не только аграриям, но и садоводам-любителям, дачникам и питомникам. Сегодня около 90% орехов на отечественном рынке импортируются, и исследователи рассчитывают, что технология поможет фермерским хозяйствам укрепить собственное производство. Сейчас исследователи продолжают обучение нейросети и планируют адаптировать её для других культур, включая оливки.