AI patrzy na pole uprawne
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza na pola. Naukowcy pracują nad systemem, który na podstawie zdjęć pszenicy oraz informacji o pogodzie, glebie i uprawie potrafi rozpoznawać choroby, wskazywać oznaki stresu i szkodniki, a także pomagać w ocenie przyszłego plonu. W testach system osiągał około 91 proc. skuteczności w rozpoznawaniu chorób.
Według przedstawionych wyników w artykule badawczym system potrafił rozpoznawać około 15 chorób pszenicy z dokładnością sięgającą 91 proc. Analizował również kłosy, jeden z wykorzystanych modeli osiągał około 92 proc. skuteczności w ich rozpoznawaniu.
Dla rolnika oznacza to przede wszystkim możliwość szybszego znalezienia problemu. Zamiast polegać wyłącznie na ręcznej obserwacji, można wykorzystać zdjęcia roślin i pozwolić algorytmowi wskazać miejsca wymagające dokładniejszej kontroli.
Nie tylko zdjęcie
System łączy obraz z dodatkowymi informacjami. Bierze pod uwagę m.in.:
- rodzaj gleby,
- opady,
- wzrost roślin
- oraz dane meteorologiczne NASA.
Dzięki temu AI nie musi opierać oceny wyłącznie na wyglądzie liścia czy kłosa. To ważne, ponieważ podobne objawy mogą mieć różne przyczyny. Warunki pogodowe i stan gleby mogą pomóc lepiej ocenić sytuację na plantacji.
AI przewidzi plon?
Jednym z ciekawszych zastosowań jest szacowanie przyszłego plonu. Model wykorzystujący analizę obrazu i mechanizmy uwagi osiągnął w badaniu R² na poziomie 0,97. Taki system może w przyszłości pomagać w planowaniu sprzedaży ziarna, magazynowania czy organizacji żniw. Wyniku z badania nie należy jednak traktować jako gwarancji dokładności na każdej plantacji – rzeczywiste pola są znacznie bardziej zróżnicowane.
Zobacz także: Nowe opłaty za sadzeniaki od lutego 2027 r. Kto zapłaci więcej?
Czy rolnik będzie potrzebował superkomputera?
Według opisu projektu, system udało się uruchomić na jednej karcie graficznej z 16 GB pamięci. To ważne, jeśli podobne rozwiązania mają trafić bezpośrednio do gospodarstw. Największym wyzwaniem pozostają jednak dane. Zdjęcia z różnych pól, warunków pogodowych i etapów rozwoju roślin mogą wyglądać zupełnie inaczej. Problemem są także rzadkie choroby i błędnie opisane fotografie. Badania publikowane w Frontiers in Plant Science pokazują, że AI jest coraz szerzej wykorzystywana do wykrywania chorób i szkodników oraz prognozowania plonów pszenicy.
Cały oryginalny artykuł badawczy dostępny: TUTAJ
oprac. Patrycja Bernat
