Искусственный интеллект на службе сельского хозяйства

6 апреля 2021

Специалисты Сколтеха в тесном сотрудничестве с немецкими коллегами разработали алгоритм программы, позволяющей с высокой точностью определять, каким будет качество яблок после длительного хранения. Нейронная сеть делает выводы на основе анализа целого ряда показателей, собранных в процессе мониторинга сада, где вызревали фрукты. Результаты научно-практической работы опубликованы в известном профильном журнале «Компьютеры и электроника в сельском хозяйстве».

Выбирая яблоки на прилавках магазинов, каждый покупатель стремится приобрести самые качественные плоды: ароматные, плотные, без потемнений на кожуре и тем более внутри. Однако в результате длительного хранения (пусть и в специальных условиях) часть урожая всегда портится. Если бы была возможность заранее узнать, какие плоды хорошо перенесут хранение, а какие нет, то последние можно было бы сразу отправить на реализацию. Это бы значительно снизило потери и у производителей, и у реализаторов.

процесс хранения яблок

Но как узнать, выдержит плод хранение или нет? Поиск ответа на этот вопрос ведётся уже давно: учёные проводят самые разнообразные исследования, пытаясь выяснить те параметры, которые точно укажут на возможность или невозможность длительного хранения.

Судя по результатам, опубликованным в журнале Computers and Electronics in Agriculture, решить проблему удалось команде отечественных исследователей под руководством старшего преподавателя Сколтеха П. Осиненко и его немецких коллег. Для проведения опыта учёные выбрали участок типичного сада на территории Германии, в котором произрастали яблоки сорта Брэбурн, и организовали на нём круглосуточное и круглогодичное наблюдение в первую очередь за метеорологическими условиями (измерялись дневные и ночные температуры, количество осадков и т. п.). Помимо этого, при помощи датчиков-спектроскопов, действующих в диапазонах видимого и инфракрасного излучений, проводились замеры на содержание в плодах хлорофилла, антоцианов, растворимых сухих веществ. Такой метод исследования позволял получать информацию не разрушая плода, что было одним из приоритетных условий мониторинга.

Следующий этап заключался в разработке специального алгоритма на основе нейронной сети, который должен был научиться анализировать полученную мониторинговую информацию и делать прогнозы по сохранности фруктов. Пилотные испытания показали, что в 80% случаев искусственный интеллект успешно справлялся с поставленной задачей, т. е. точно предсказывал потерю твёрдости, потемнения мякоти и кожуры.

искусственный интеллект хранения яблок

Все заинтересованные в проекте стороны признали, что разработанный алгоритм даже с точностью предсказания 80% вполне пригоден для внедрения. Однако команда разработчиков намерена «донастроить» программу и сделать уровень точности предсказания ещё выше. Ценность программы заключается также и в том, что она сделает процесс полностью автоматизированным, не требующим присутствия человека.

П. Осиненко подчёркивает, что программа функционирует по предсказательному принципу и способна стать хорошим подспорьем для фермеров, специализирующихся на промышленном производстве фруктов, поскольку данные классификатора можно использовать и для повышения урожайности. Несмотря на то, что программа ещё нуждается в доработке, её авторы уже получили массу предложений о сотрудничестве. В их числе множество фермеров, специализирующихся не только на производстве яблок. Как показали испытания, алгоритм не менее эффективно действует в отношении других фруктов, а также овощей.

Бесплатная консультация по оформлению заявки в Сколково

  • Ответим на все интересующие вас вопросы по теме Сколково.
  • Сделаем анализ ваших материалов и дадим рекомендации по улучшению.
ООО «Передовые решения» +7 (499) 647-40-29 info@skolkovo-resident.ru
Россия 115191 Москва Малая Тульская 25

Заказать звонок

Нажимая кнопку «Оставить заявку», вы даете свое согласие на обработку персональных данных.