Ученые Северо-Кавказского федерального университета работают над технологиями, которые упростят жизнь сельхозпроизводителей и помогут аграриям спасать урожай. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.
Команда исследователей разрабатывает модели, объединяющие мультиспектральную съемку, данные метеостанций и информацию с полевых датчиков для прогнозирования урожайности и состояния 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 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.
Обученная нейросеть обнаруживает угрозы за считанные секунды. Для мобильных решений ученые применяют метод «учитель-ученик», при котором мощная система обучает упрощенную версию.
Эксперт считает, что внедрение ИИ-технологий в АПК сократит затраты на воду и пестициды, повысит урожайность и сделает сельское хозяйство устойчивым к климатическим изменениям.
«Наша цель — не просто диагностика, а интеграция в умное земледелие. Когда система сама подскажет, где полить, а где обработать поле, это изменит правила игры», — отмечает исследователь. | 
Войти
