Против самого коварного вредителя сои в Корее выпустят агробота с искусственным интеллектом

Фильтры

Регион

Новости

Против самого коварного вредителя сои в Корее выпустят агробота с искусственным интеллектом

Исследователи создали бродячего робота, способного выследить хитрого широкоголового клопа риптортуса

 Широкоголовый клоп риптортус, известный своими договорными отношениями с симбиотическии бактериями, которые разлагают компоненты пестицидов в пользу хозяина, приобрел врагов в виде агродронов с искусственным интеллектом.

По мере того, как Корея расширяет площади под соей, популяция клопа Riptortus pedestris (R. pedestris), признанного основным вредителем культуры на национальном уровне, также увеличивается. Среди различных вредителей, снижающих продуктивность сои, риптортус повреждает стручки сои в течение всего периода их роста, воспроизводит по три поколения в сезон.

В качестве метода контроля обычно применяют инсектицид дифлубензурон, ингибитор биосинтеза хитина и вылупления, расставляют феромонные ловушки. Однако обработка пестицидами большой популяции не всегда эффективна, поскольку R. pedestrians обладает высокой подвижностью и находится под защитой симбиотических бактерий. К тому же постоянное и многократное распыление агрохимических инсектицидов может привести к появлению устойчивости у этих клопов. Наконец, частые обработки с максимальной дозой дифлубензурона очень дороги для фермеров.

Прогнозирование риптортуса для превентивного вмешательства ранее основывалось на традиционном полевом методе сбора и подсчета клопов. Агрономы бродили в поле, ударяя палками по листьям сои и сшибая клопов на расстеленную ткань. Но, как говорилось выше, клопы редко сидят на одном месте, дожидаясь агронома с палкой, ловко убегают, поэтому метод не всегда показывал точный результат для начала пестицидной борьбы...

В последние годы глубокое машинное обучение стало технологией, которая добилась значительного прогресса в области искусственного интеллекта (ИИ). В сельском хозяйстве исследования по таким технологиям, как Agric-robot, Agric-sensor, Agric-app, система мониторинга фермы GPS и так далее ведутся постоянно.

В контексте вредителей глубокое обучение позволяет классифицировать и локализовать изображения вредителей с различным разрешением. При этом модели обнаружения имеют некоторые проблемы с мелкими целями с низким разрешением пикселей, и многие объекты неотличимы от фона.

В качестве расширения классического метода учета широкоголового клопа группа исследователей из Пусанского национального университа и Национального университета Кёнсан предоставила улучшенный алгоритм для повышения точности обнаружения малых целей на основе YOLOv5, одной из самых современных моделей обнаружения объектов. Производительность была улучшена за счет манипулирования слоями. Поскольку R.pedestrians, целевой объект этого исследования, занимает небольшой объем пикселей и его трудно отличить от фоновой информации в зависимости от условий окружающей среды, обнаружение объекта достигается за счет высококачественных данных и соответствующей обработки, сообщили исследователи.  Также они интегрировали искусственный интеллект в беспилотного бродячего робота, который может выслеживать клопов, не распугивая их как в случае с человеком.

Агробот с портативной камерой может делать высококачественные фотоснимки, то есть автоматически собирать изображения вредителей с полей сои. Алгоритмы глубокого машинного обучения преобразуют полученные изображения для того, чтобы искусственный интеллект предоставил отчет в числах и в разбивке по участкам. Такая отчетность будет ранним индикатором появления вредителей и отправной точкой для принятия мер реагирования.

Источник: agroxxi.ru

Также в разделе

Комментарии (0)