ВСЛУХ

Злостные травы дальше не пройдут: алгоритм ИИ позволяет с минимальными затратами отслеживать вредные растения

Злостные травы дальше не пройдут: алгоритм ИИ позволяет с минимальными затратами отслеживать вредные растения
Sorghum halepense, сорго алеппское, гумай, Джонсонова трава, Johnsongrass — всё это названия одного и того же травянистого растения, одного из видов семейства злаков. Видимо, не все злаки одинаково полезны, потому что в США этот сорняк заполоняет плантации хлопка, а ещё при поедании от него тошнит лошадей. Что только фермеры не перепробовали в борьбе с приехавшей из-за океана травой: яды-гербициды, огонь и даже выдёргивали вручную под корень. Наконец, учёные из Калифорнийского университета в Дейвисе (UC Davis) применили высокие технологии против инвазивного сорняка: искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение.


Используя фотографии из базы данных Google Street View, то есть собранные компанией «Гугл» панорамные виды улиц, исследователи из UC Davis выявили более 2000 очагов сорного сорго на западе Штатов. Благодаря методике, им потребовался минимум времени, чем если бы специалисты выезжали для обследований лично. Разработчики назвали свой инструмент Google Weed View, что можно перевести как «Просмотр сорняков с помощью Гугл».

Злостные травы дальше не пройдут: алгоритм ИИ позволяет с минимальными затратами отслеживать вредные растения


Система поможет землеустроителям легко и быстро обследовать территории в поиске других вредных растений. Мохсен Месгаран, доцент кафедры ботаники UC Davis, рассказал, что после обучения модели можно запросто загрузить в неё миллионы изображений из Google Street View.

Метод можно легко масштабировать за счёт других видов растений. Всё, что для этого нужно — это выделить ещё один сорняк на фотографиях Street View и обучить алгоритм распознавать дополнительный тип объектов на фото обочин.

Кроме того, Weed View сообщает данные о геолокации, а также даёт возможность исследовать, как погода влияет на рост и распространение сорняков вообще и завезённых растений в частности с большим географическим охватом.

Месгаран заинтересовался возможностью использовать массива уличных фотографий корпорации Google после вопроса от профессора с его факультера Кассима Аль-Хатиба. Тот полюбопытствовал, а возможно ли обследовать Запад США относительно засорённости алеппским сорго.

Аль-Хатиб специализируется, в частности, на проблеме этого злака-чужестранца, и как вообще бороться с этой живучей травой. Профессор сотрудничает с учёными из Университета Джорджии над расшифровкой генома травянистого многолетника, кстати, одного из десяти самых инвазивных сорняков мира. Алеппское сорго, следует добавить, может вымахать выше 2 м и способно заполонять земли местных видов растений и переносить сельскохозяйственные инфекции.

Google Weed View даёт возможность быстрого сканирования местности. Что удобно, система всё время обновляется рядовыми пользователями за счёт совместимых видеокамер и фотоснимков, собранных Google. А учёным остаётся лишь регулярно запускать ИИ, чтобы выявить, не колосится ли в окрестностях джонсонграсс, как предпочитают называть этот злостный сорняк американцы.

По просьбе Аль-Хатиба разработчики сосредоточились на обочинах основных дорог в штатах Калифорния, Невада, Орегон и Вашингтон протяжённостью более 135 тыс. км. И обнаружили, не отходя от компьютера, 2000 мест произрастания джонсонграсса.

Покупка массива изображений для Google Weed View и обучение модели обходятся менее чем в 2000 долларов. А обычная съёмка с автомобиля сопоставимой территории влетела бы в копеечку, а именно в 40 тыс. $ на топливо, проживание сотрудников в мотелях, их питание и тому подобные расходы.

Автор:

Использованы фотографии: wikipedia.org; phys.org

Мы в Мы в Яндекс Дзен
Гудбай, газоны: почему учёные убеждают австралийцев отказаться от холёных лужаек перед домомРодились первые дети, зачатые с помощью робота