Технология искусственного интеллекта помогает сэкономить многомиллиардный урожай винограда
В результате сотрудничества между биологом и инженером стало решение по защите винограда. Разработана технология на основе робототехники и искусственного интеллекта для идентификации виноградных растений, зараженных грибком, сообщает phys.org.
Биолог Лэнс Кэдл-Дэвидсон, работает над созданием сортов винограда, более устойчивых к мучнистой росе, но исследования его лаборатории были затруднены необходимостью вручную оценивать тысячи образцов виноградных листьев на наличие признаков инфекции.
Мучнистая роса, грибок, поражающий многие растения, включая винный и столовый виноград, оставляет болезненные белые споры на листьях и плодах и ежегодно обходится виноделам во всем мире в миллиарды долларов в виде потери продукции и затрат на фунгициды.
Кэдл-Дэвидсон также является исследователем растений в Службе сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США (USDA-ARS). Он работает в Исследовательском подразделении генетики винограда в Женеве, штат Нью—Йорк, и его команда разработала прототипы роботов-визуализаторов, которые могли бы автоматически сканировать образцы виноградных листьев—процесс, называемый высокопроизводительным фенотипированием,-в рамках проекта по разведению винограда VitisGen2, финансируемого Министерством сельского хозяйства США. Это партнерство привело к созданию роботизированной камеры, которую они назвали «Черный дрозд» (Black Bird).
Но извлечение соответствующей биологической информации из этих изображений по-прежнему оставалось проблемой.
Ю Цзян, инженер, специалист по IT-технологиям, проводит исследования в сфере системной инженерии, анализе данных и искусственном интеллекте. Робот BlackBird может собирать информацию в масштабе 1,2 микрометра на пиксель, что эквивалентно обычному оптическому микроскопу. Для каждого исследуемого образца листа размером 1 сантиметр робот предоставляет информацию размером 8000 на 5000 пикселей.
Извлечение данных из такого большого изображения с высоким разрешением было задачей Цзяна, и его команда использовала искусственный интеллект для ее решения. С помощью нейросетей, разработанных для технологии распознавания лиц, Цзян анализировал микроскопические изображения виноградных листьев. Кроме того, Цзян и его команда реализовали визуализацию процессов, которые помогают биологам лучше понять процесс обработки данных.
Совместная работа команд биологов и IT-специалистов позволила более эффективно идентифицировать биологические признаки заболеваний винограда. Результаты поразительны. Исследовательские эксперименты, которые раньше занимали у всей его лабораторной команды биологов шесть месяцев, теперь занимают у роботов BlackBird всего один день.
«Это произвело революцию в нашей науке», — сказал Кэдл-Дэвидсон. «Инструменты искусственного интеллекта на самом деле лучше объясняют генетику сортов винограда, чем мы можем месяцами сидеть за микроскопом, выполняя изнурительную работу».
1 июля команда получила грант Министерства сельского хозяйства США в размере 100 000 долларов США для масштабирования системы BlackBird в полевых отделениях ARS, работающих над другими культурами, которые выполняют такую же высокопроизводительную работу по фенотипированию.
«Мы надеемся найти совместные лаборатории, которые смогут присоединиться к нам в использовании этого инструмента», — отметил Цзян. — «Мы видим потенциальные возможности применения этого исследования в исследованиях растений, животных или в медицинских целях».
12 июля статья команды об их проекте получила награду как лучшая в области информационных технологий, датчиков и систем управления на ежегодной международной встрече Американского общества сельскохозяйственных и биологических инженеров 2021 года. Кроме того, исследователям предоставили двухлетний грант в размере 150 000 долларов от Инновационного фонда Корнельского института цифровых сельскохозяйственных исследований, чтобы начать модернизацию робота BlackBird.
Болезни растений, такие как мучнистая роса, могут проявляться в инфракрасном диапазоне до того, как они станут видны невооруженным глазом; если исследователи смогут разработать инструменты, помогающие фермерам выявлять болезни на ранних стадиях, это позволит заблаговременно использовать фунгициды, что сэкономит средства и потери урожая.
«Эта работа значительно ускоряет темпы селекционных и генетических работ в виноградарстве», — сказал Доннелл Браун, президент Национального исследовательского альянса винограда. — «Обычно, когда мы в промышленности инвестируем в исследования, мы делаем это, зная, что, возможно, никогда в жизни не увидим результатов наших инвестиций. В данном случае это действительно инвестиции, основанные на вере в будущие поколения производителей. Но теперь эта технология сокращает сроки исследования в интересах производителей и потребителей».
