Агропром, Технологии AI научился распознавать состояние растения

10.03.20 21:51 , , ,

AI научился распознавать состояние растения

Компания iFarm запустила телеграм-бота, который выявляет отклонения в росте культур на вертикальных фермах. Чтобы выяснить, что не так с растением, сотрудник фермы фотографирует его на телефон и отправляет в телеграм-бот. Нейронная сеть с помощью компьютерного зрения определяет наличие совпадений и возвращает ответ в приложении. 

«В нашем распоряжении были как фото, сделанные с расстояния нескольких миллиметров от растения, так и фото всего стеллажа со всеми культурами сразу, — вспоминает Сергей Колесников из Catalyst-Team, разработавшей систему компьютерного зрения для проекта. — Но когда мы обучаем нейронную сеть понимать состояние растений по фотографиям, нам нужно что-то среднее. Поэтому мы определили, что именно должно быть на снимке и на каком расстоянии его нужно делать, чтобы телеграм-бот возвращал соответствующую действительности информацию. Такое понимание крайне важно и позволяет избежать огромного количества переделок».

В 97 случаях из 100 модель верно определяет состояние растения, так же, как это делал бы растениевод. Разработчики уверяют, что модель можно дообучить на дополнительных данных и улучшить показатели в будущем.

«Агроном, конечно, опытнее, умнее и обладает большим багажом знаний, интуицией, обонянием и осязанием, — рассказал metkere.com основатель проекта iFarm Александр Лысковский. — Но чтобы помогать на производстве, подобные наработки полезны уже сейчас. Вместо того, чтобы нанимать агронома или дергать его по каждому вопросу, проще воспользоваться таким ботом. Плюсы нейронных сетей в быстрой обработке большого объема данных. Но для этого их нужно накопить, чем мы и занимаемся. То, что сегодня замечает агроном, но не видит нейронка, завтра предскажет нейронка, но не предскажет агроном». 

По словам Лысковского, сейчас iFarm использует искусственный интеллект и компьютерное зрение для отслеживания циклов роста. В планах — предсказывать опережения и отставания от усредненного графика, определять вес растения по фото и предсказывать его будущее развитие.

Этому блогу больше 15 лет — за это время многие сайты, на которые я ссылался, перестали работать. Подпишитесь на мою научную рассылку Hypertextual — там много более актуальных материалов.