Новый инструмент для смартфонов, разработанный для фермеров, выращивающих бананы, сканирует растения на наличие признаков пяти основных болезней и одного распространенного вредителя. При тестировании в Колумбии, Демократической Республике Конго, Индии, Бенине, Китае и Уганде этот инструмент обеспечил 90-процентную успешность обнаружения. Эта работа является шагом на пути к созданию глобальной сети с глобальным подключением к спутникам для борьбы с болезнями и нашествиями вредителей, говорят исследователи, разработавшие эту технологию.
Результаты были опубликованы на этой неделе в журнале Plant Methods.
«Фермеры во всем мире изо всех сил пытаются защитить свои посевы от вредителей и болезней», – сказал Майкл Селварадж, ведущий автор, который разработал инструмент вместе с коллегами из Bioversity International в Африке. «Данных о вредителях и болезнях бананов по странам с низким уровнем дохода очень мало, но такой инструмент искусственного интеллекта, как этот, дает возможность улучшить надзор за посевами, ускорить контроль и меры по смягчению последствий, а также помочь фермерам предотвратить производственные потери."
Соавторами были исследователи из Индийского института сельского хозяйства и технологий Имаям (IIAT) и Техасского университета A&M.
Бананы – самый популярный фрукт в мире, и с учетом того, что к 2050 году численность населения планеты достигнет 10 миллиардов, растет давление с целью производства достаточного количества продуктов питания. Многие страны будут продолжать зависеть от международной торговли для обеспечения своей продовольственной безопасности. По оценкам, к 2050 году чистый импорт зерновых в развивающиеся страны увеличится более чем вдвое – со 135 миллионов метрических тонн в 2008/09 году до 300 миллионов в 2050 году.
Бананы являются основным продуктом питания для многих семей, они являются важным источником питания и дохода. Однако вредители и болезни – ксантоманское увядание банана, фузариозное увядание, черная полоса листьев (или черная сигатока) и многие другие – угрожают повредить плод. А когда случается вспышка болезни, последствия для средств к существованию мелких землевладельцев могут быть пагубными.
В тех немногих случаях, когда были оценены убытки от грибка Fusarium Tropical race 4, в Индонезии они составили 121 миллион долларов США, или 253 доллара США.3 миллиона на Тайване и 14 долларов США.1 миллион в Малайзии (Aquino, Bandoles and Lim, 2013). В Африке, где гриб впервые был зарегистрирован в 2013 году на плантации на севере Мозамбика, количество симптоматических растений выросло до более чем 570000 в сентябре 2015 года.
Этот инструмент встроен в приложение под названием Tumaini, что на суахили означает «надежда», и предназначен для того, чтобы помочь мелким производителям бананов быстро обнаружить болезнь или вредителя и предотвратить широкую вспышку.
Приложение направлено на то, чтобы связать их с специалистами по распространению знаний, чтобы быстро остановить вспышку. Он также может загружать данные в глобальную систему для крупномасштабного мониторинга и контроля. Цель приложения – способствовать надежному и легко развертываемому ответу для поддержки фермеров, выращивающих бананы, которые нуждаются в борьбе с болезнями сельскохозяйственных культур.
«Общие высокие показатели точности, полученные при тестировании бета-версии приложения, показывают, что у Tumaini есть все необходимое, чтобы стать очень полезным инструментом раннего обнаружения болезней и вредителей», – сказал Гай Бломм из Bioversity International. «Он имеет большой потенциал для возможной интеграции в полностью автоматизированное мобильное приложение, которое объединяет снимки с дронов и спутников, чтобы помочь миллионам фермеров, выращивающих бананы в странах с низким уровнем дохода, получить своевременный доступ к информации о болезнях сельскохозяйственных культур."
Глубокое обучение
Быстрые улучшения в технологии распознавания изображений сделали возможным приложение Tumaini. Чтобы построить его, исследователи загрузили 20000 изображений, на которых изображены различные видимые симптомы банановых болезней и вредителей.
С помощью этой информации приложение сканирует фотографии частей плода, грозди или растения, чтобы определить природу болезни или вредителя. Затем он предоставляет шаги, необходимые для лечения конкретного заболевания. Кроме того, приложение также записывает данные, включая географическое положение, и передает их в большую базу данных.
Существующие модели выявления болезней сельскохозяйственных культур в первую очередь ориентированы на симптомы листьев и могут точно функционировать только в том случае, если изображения содержат отслоившиеся листья на однотонном фоне. Новинка в этом приложении заключается в том, что оно может обнаруживать симптомы на любой части урожая и обучено считывать изображения более низкого качества, включая фоновый шум, как у других растений или листьев, для максимальной точности.
«Это не просто приложение, – сказал Сельварадж. "Но инструмент, который вносит вклад в систему раннего предупреждения, которая напрямую поддерживает фермеров, обеспечивая лучшую защиту сельскохозяйственных культур и развитие, а также принятие решений для решения проблем продовольственной безопасности."
Это исследование, проведенное Альянсом между Bioversity International и Международным центром тропического сельского хозяйства (CIAT), показало потенциал передовых технологий, таких как AI, IoT (Интернет вещей), робототехника, спутники, облачные вычисления и машины. обучение для преобразования сельского хозяйства и помощи фермерам.