Ещё один полезный цифровой инструмент появится вскоре для аграриев. Сервис распознавания заболеваний яблонь по фотографиям листьев уже к концу года будет доступен пользователям гаджетов. Программа спроектирована для помощи фермерам и садоводам по уходу за плодовыми деревьями. Интерактивный инструмент способен «диагностировать» заболевание яблонь по фотографиям и предоставлять инструкцию по их лечению. Сервис создан не зарубежными разработчиками, а командой ТГТУ.
Как это работает?
Платформа уже существует в двух опциях: как веб-сервис и мобильное приложение. Инструмент распознавания заболеваний яблонь по фотографиям листьев ещё не появился для открытого скачивания в интернете и магазинах мобильных приложений. Этим в ТГТУ начнут заниматься в ближайшее время. Пока что сервис представлен в формате прототипа.
– Тамбовская область – это сельскохозяйственный регион, и нам предстояло адаптировать сервис под особенности территории. Как он работает? Садовод фотографирует лист яблоневого дерева с каким-то поражением и загружает снимок в приложение. А далее сервис, обученный на 4 тысячах фотографий яблонь, определяет заболевание. Приложение пригодится начинающим фермерам и просто любителям садоводства, одним словом, всем тем, у кого нет возможности провести экспертизу плодовых деревьев по определению их заболеваний, – поясняет доцент кафедры «Информационные системы и защита информации» института автоматики и информационных технологий ТГТУ Алексей Елисеев.
Под «капотом» разработки – несколько свёрточных нейросетей (специальная архитектура искусственных нейронных сетей, нацеленная на эффективное распознавание образов – прим. ред.), которые обучены распознаванию на 4 тысячах фотографий. Каждый из этих снимков относится к определённому классу: либо это здоровый лист, либо лист, поражённый ржавчинным или сумчатым грибом, либо имеющий несколько заболеваний одновременно. Программа позволяет по фотографии определить, здоровое дерево или больное, и если больное – то чем конкретно. Затем сервис предлагает инструкцию по лечению дерева.
Командная идея
Над проектом студенты ТГТУ и доцент кафедры Алексей Елисеев работали почти три месяца. Андрей Горбачёв, Илья Жалнин, Евгений Титов, Илья Колмаков, Денис Дивеев и Кирилл Ищенко – все они участвовали в создании умного инструмента и решали те или иные задачи. Так, Андрей Горбачёв занимался машинным обучением, Илья Жалнин – мобильным приложением. Были ещё верстальщики и веб-разработчики.
– Это был командный проект наших студентов, и готовился он для IT-конкурса среди вузов. Предстояло работать в одном из двух треков – искусственный интеллект или фудтех. Выбрали первое направление, так как была возможность использовать искусственный интеллект в реальной задаче, и есть аудитория, кому этот продукт будет нужен. В целом это интересный и по-своему уникальный проект с эффектом «вау», – уточняет Алексей Елисеев.
Чтобы понимать, насколько огромный объём работ проделали студенты, важно привести некоторые цифры. Андрей Горбачёв говорит, что было проведено свыше 50 опытов, чтобы определить наилучшие параметры, по которым нейронная сеть смогла бы точнее определить, болеет ли яблоня. Для этого три человека одновременно занимались машинным обучением нескольких нейросетей.
Экосистема – в гаджете
На экране телефона – приложение в работе. Слева – спектр радужных цветов, это визуализация прогнозов нейросети, по которым определяется, заражено или нет яблоневое дерево. Справа – оригинальная фотография. Сервис считывает за несколько секунд снимок и определяет, что есть заражение. «Диагноз» – сумчатый гриб. Чуть ниже под фото всплывает описание заболевания и текстовые рекомендации по его лечению. Ещё ниже – добавлены активные ссылки, которые отправляют пользователя на сайт, где можно купить препараты для лечения дерева.
В приложении есть функция «Мой сад». Здесь будут находиться все деревья пользователя. То есть внутри сервиса создаётся папка с деревом, которому присваивается конкретное имя. Для получения максимальной информации в эту папку загружаются фотографии листьев с этого дерева. Это как вести электронный дневник наблюдений или книгу истории дерева. Программа имеет простой пользовательский интерфейс. Вы всегда сможете заглянуть в приложение и вспомнить, чем конкретная яблоня болела, скажем, несколько месяцев назад или в прошлом году.
Есть планы по масштабированию сервиса. Студенты не планируют ограничиваться только заболеваниями яблонь. Ведь умную модель можно обучить работе и с другими плодово-ягодными культурами.
– Сейчас сервис определяет только заболевания яблонь. Будем расширять его и делать распознавание для груш, слив, вишен. Как минимум, расширим диапазон распознаваемых заболеваний у деревьев, – рассказывают Андрей Горбачёв и Илья Жалнин.
Ребята параллельно начали заниматься развитием сервиса по построению целой экосистемы вокруг одного приложения. Решили разработать целый набор инструментов для ведения грамотного садоводства, а если конкретнее – ещё два приложения – планировщик садовых работ и рекомендательный сервис. Все вводимые данные по саду в режиме реального времени будут пересылаться в облако. А затем автоматически «перемещаться» внутри этих приложений. Это три отдельных приложения, но они будут объединены в одну экосистему и смогут взаимодействовать между собой. Так, в одном сервисе можно будет определять заболевания деревьев, во втором – планировать сезонные работы и уход, в третьем – получать рекомендации, как вариант, по увеличению урожайности и так далее.
– Пока сервис распознавания заболеваний яблонь по фотографиям листьев создан только под платформу Android, соответственно, как только он будет доработан, появится в доступе в магазине приложений. У нас есть план по коммерциализации проекта. В бесплатной версии будет возможность определить заболевание дерева и получить базовые рекомендации. По подписке будут доступны расширенные функции и рекомендации: возможность подобрать необходимые для сада препараты в интернет-магазинах, - говорит Алексей Елисеев.
РИА ТОП68
