ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:

20 МАЯ, 14:45

Минсельхоз РФ ожидает урожай зерна в 2020 году на уровне 120 млн тонн Минсельхоз РФ ожидает урожай зерна в 2020 году на уровне 120 млн тонн

ТОМСК, 18 июня. /ТАСС/. Междисциплинарная группа ученых Томского государственного университета (ТГУ) работает над нейросетью, которая на основе данных космоснимков будет проводить цифровой анализ сельскохозяйственных земель и поможет повысить урожайность на них. Искусственным интеллектом уже заинтересовались разработчики систем управления для беспилотной сельхозтехники, обсуждаются возможности внедрения технологии в производство, сообщили ТАСС в четверг в пресс-службе университета.

"Основным источником информации выступают данные дистанционного зондирования Земли - космоснимки, на которых исследователи выделяют визуальные характеристики, свойственные тем или иным показателям почвы. Библиотека собранных данных станет основой для обучения компьютерной модели, которая будет проводить цифровой анализ полей и поможет повысить на них урожайность <…> Информация с привязкой к координатам позволяет выделить проблемные участки поля, например, где почва имеет повышенную кислотность либо недостаточное содержание азота", - рассказали в пресс-службе.

По словам руководителя проекта, доцента кафедры почвоведения и экологии почв БИ ТГУ Олега Мерзлякова, полученные с помощью искусственного интеллекта данные можно будет загружать в беспилотную сельхозтехнику и использовать, например, для точечного внесения удобрений. В настоящий момент аграрии пользуются усредненными данными, полученными в результате анализа проб почв на больших участках площадью в 10 га.

"Это экономически и экологически более выгодно, нежели посыпать удобрением все поле, как это нередко делается сейчас. Это <…> может пагубно сказаться на посевах, поскольку переизбыток микроэлементов столь же нежелателен, как их дефицит. Данные, полученные с помощью нового подхода, могут [также использоваться] для анализа участков, с которых собрано меньше урожая. Если наложить цифровую картинку, полученную после анализа, проведенного ИИ, можно определить причины низкой урожайности и подобрать варианты решения этой проблемы", - цитирует пресс-служба университета Мерзлякова.

Развитие цифровых агротехнологий для Томской области имеет особое значение, поскольку регион является зоной рискованного земледелия. Новые подходы и инструменты позволят повысить объем урожая на 20-25%, улучшить его качество, значительно снизить затраты на ГСМ, уменьшить экологическую нагрузку на почву и сохранить ее плодородность.