Молодой учёный из Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) Валентина Бабошина рассказала о прорывных технологиях, которые создаются в помощь аграриям Ставропольского края.
Современное сельское хозяйство — это не только работа непосредственно на земле, но и сложные алгоритмы, способные спасти урожай от болезней или засухи.
Младший научный сотрудник отдела модулярных вычислений и искусственного интеллекта регионального научно-образовательного математического центра «Северо-Кавказский центр математических исследований» факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова (СКФУ) Валентина Бабошина, исследовательница в области ИИ, уверена: будущее агросектора — за трансформерными нейросетями.
В основе разработок Валентины Бабошиной — анализ данных с дронов, спутников и открытых датасетов. Нейросеть училась распознавать болезни подсолнечника по фотоснимкам, классифицируя мучнистую росу, серую плесень и повреждения листьев.
Сегодня команда ученых делает ставку на мультимодальные модели: комбинация мультиспектральной съемки, информации с метеостанций и данные датчиков, установленных непосредственно в поле, поможет прогнозировать урожайность и состояние почвы.
«Главное преимущество мультимодальных сетей в том, что они ищут не визуальное сходство, а общие принципы — например, форму очага поражения или аномалии в цвете листьев. Это позволяет точнее диагностировать проблемы», — объясняет Валентина Бабошина.
Скорость — еще один козырь искусственного интеллекта. Обученная нейросеть обнаруживает угрозы за считанные секунды. Правда, для мобильных решений нужны компактные модели. Здесь на помощь приходит метод «учитель-ученик» (knowledge distillation), где мощная сеть «обучает» упрощенную версию. Это особенно важно для получения рекомендации в реальном времени.
Экономический эффект таких технологий для сельского хозяйства сложно переоценить. По словам Валентины Бабошиной, внедрение ИИ-систем сократит расходы на воду и пестициды, повысит урожайность, а главное — сделает сельское хозяйство устойчивым к климатическим вызовам.
«Наша цель — не просто диагностика, а интеграция в умное земледелие. Когда система сама подскажет, где полить, а где обработать поле, это изменит правила игры», — заключает исследовательница.
Уже через несколько лет алгоритмы, над которыми работает команда Валентины, могут стать основой для «цифровых агрономов». И тогда решение о поливе или обработке полей будет принимать не человек, а нейросеть, обученная спасать урожай.
