В Томске нейросеть научили анализировать плодородность почвы по снимкам из космоса

Ученые Томского государственного университета (ТГУ) совместно со своим партнером — IT-компанией «Синкретис» — создали нейросеть, которая автоматически анализирует состояние и плодородность сельскохозяйственных угодий по спутниковым снимкам, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза. Помимо анализа, искусственный интеллект (ИИ) будет предлагать российским аграриям рекомендации для решения выявленных проблем.

«Инструменты точного земледелия особенно необходимы в Сибири и на других территориях, которые являются зоной рискованного земледелия. Снизить потери и повысить урожайность сельхозкультур поможет использование нейросети. Биологи ТГУ вместе с партнером университета — IT-компанией „Синкретис“ научили ИИ анализировать плодородность полей и состояние посевов по космоснимкам. Новый инструмент будет доступен агрономам РФ, развивающим технологии точного земледелия», — сообщили в пресс-службе.

В вузе отметили, что это уникальная для России разработка, на которую ТГУ получил патент. В состав группы разработчиков входят почвоведы, радиофизики, метеорологи, IT-специалисты и другие. «Для того, чтобы ИИ мог распознавать разные типы почвы, нужно было разработать систему биомаркеров, считывая которые нейросеть сможет определить все важнейшие функциональные особенности того или иного участка поля», — сказал доцент кафедры почвоведения и экологии почв биологического института ТГУ Олег Мерзляков.

На создание такой библиотеки данных у ученых ушло два года. С помощью датчиков, разработанных в ТГУ, проводился анализ показателей почвы и приземного воздуха. Почвоведы также исследовали поля, отбирали и анализировали пробы почвы в различных климатических зонах и выявляли закономерности между отражающей способностью почвы и посевов и их отображениями на снимках из космоса. После этого нейросеть обучили с использованием этой библиотеки.

Благодаря этому искусственный интеллект определяет по снимкам уровень плодородия, участки неоднородности в полях, возможные участки повреждения посевов и причины их возникновения, после чего предлагает рекомендации для решения проблемы. Для этого планируется задействовать беспилотники, которые сначала дообследуют поле, а потом проведут точечную обработку почвы нужным препаратом, экономя средства аграриев.

В 2023 году тестирование этой системы пройдет на полях промышленного партнера ТГУ в Новосибирской области. Сейчас разработчики решают, на какой платформе разместить новый цифровой сервис, после чего он станет доступным для российских аграриев, которые работают в системе точного земледелия.