Дослідники з Unmanned Valley , Greenport DB і космічного кампусу NL у Нідерландах успішно розробили модель штучного інтелекту, яка дає змогу дронам виявляти хворобу сірої гнилі.
Модель використовує штучний інтелект для аналізу величезних обсягів даних, отриманих з дронів, внаслідок чого створюється детальна мапа, яка з точністю до міліметра визначає, які рослини хворі або перебувають під загрозою. Це нововведення могло б значно скоротити використання засобів захисту рослин. Цього місяця було представлено остаточні результати проекту “Дистанційне зондування для садівництва”.
Європейський Союз прагне істотно скоротити використання пестицидів найближчими роками в рамках Європейського зеленого курсу з метою зробити Європу першим у світі кліматично нейтральним континентом до 2050 року. Надмірне використання пестицидів створює ризики для якості води та біорізноманіття, серед іншого. Завдяки ранньому і точному виявленню умов, які можуть завдати шкоди сільськогосподарським культурам, ці речовини можна застосовувати більш точно, що значно скорочує їх використання.
Хвороби різних культур
Наразі модель здатна розпізнавати сіру гниль тільки у тюльпанів і гіацинтів. Однак очікується, що з деякими незначними коригуваннями модель зможе також виявляти й інші захворювання у різних культур. Це дуже цікава розробка для виробників не лише з екологічного погляду, а й з погляду потенційної економії коштів, наприклад, зниження ризику неврожаю, відсутності необхідності закуповувати велику кількість засобів захисту рослин та усунення необхідності ручних польових перевірок, які ніколи не зможуть покрити кожну рослину. Крім того, дослідники використовували легкодоступний і відносно недорогий дрон, який може навіть виконувати місії повністю автоматично, хоча наразі все ще потрібна присутність пілота.
Проєкт “Дистанційне зондування для садівництва” буде продовжено. Буде докладено зусиль для підвищення точності вимірювань шляхом об’єднання даних дронів із супутниковими зображеннями і поточною інформацією про ґрунт і погодні умови. Ба більше, кілька великих компаній аграрного сектору висловили зацікавленість у вивченні того, чи може ця технологія виявляти інші захворювання у різних культур. Також буде розглянуто масштабованість методів і розвиток бізнес-моделі.