Студенты Тимирязевки изобрели робота и нейросеть для выявления болезней тепличных растений

8 августа 2024
112

Робота-диагноста разработали участники федпроекта Минобрнауки России «Платформа университетского технологического предпринимательства» — стартап «Вавилов». Устройство может без участия людей проводить мониторинг состояния плодовых культур и в пять раз быстрее человека выявлять у них заболевания с точностью более 90%. Это повысит эффективность ухода за растениями и урожайность тепличных хозяйств.

Робот-диагност с помощью автономной платформы самостоятельно перемещается внутри теплицы и исследует растения на наличие заболеваний с помощью специальных камер, оснащенных нейронными сетями. Если какие-то растения имеют признаки заболеваний, робот оперативно передает эту информацию в аналитическую систему для взаимодействия и принятия решений.

Преимущество платформы в том, что она может работать в любое время суток и оперативно передавать сведения о состоянии исследуемых образцов. Процесс мониторинга происходит в пять раз быстрее, чем во время традиционного визуального осмотра, а точность диагностики превышает 90% за счет исключения человеческого фактора. Сейчас система мониторинга болезней уже способна определять заболевания томатов, огурцов и клубники, а в дальнейшем количество культур будет увеличиваться.

Разработка адресована крупным тепличным хозяйствам, которые выращивают овощи и ягоды. Она позволит повысить эффективность работы и станет помощником для агрономов. Встроенная аналитическая система позволит отслеживать исторические данные и делать прогнозы на основе полученной информации.

По словам разработчиков, проект автономной системы мониторинга состояния растений в тепличных хозяйствах обязан своим появлением конкурсу студенческих проектов.

Егор Каинов и Павел Воронков — теперь выпускники РГАУ-МСХА им. Тимирязева, а на тот момент студенты 3-го курса образовательной программы «Информационные системы и технологии» — загорелись желанием непременно принять участие в конкурсе и стали искать идею для будущего стартапа.

«Так как наш вуз имеет сельскохозяйственную направленность, мы выбрали направление AgroTech. А решением стало использование старой неработающей машинки на радиоуправлении — мы решили ее перепрограммировать и применить в проекте. Один из членов команды разбирался в компьютерном зрении, и совместными усилиями мы придумали создать робота с искусственным интеллектом для сельского хозяйства», — рассказал один из авторов и руководитель стартапа Егор Каинов.