Нейронные сети научили бороться с сорняками

Группа ученых из Университета Дэлхаузи (Канада) хочет решить проблему сорняков на полях с черникой с помощью сверточной нейронной сети — передовой технологии глубокого обучения, способной визуально идентифицировать растения. Это, в свою очередь, даст аграриям возможность более целенаправленно бороться с сорняками. В рамках проекта исследователям удалось научить нейронную сеть с высокой точностью идентифицировать два весьма распространенных в Канаде сорняка — щавель воробьиный и овсяницу аметистовую.

«С помощью этого исследования мы обнаружили, как сверточные нейронные сети могут с высокой точностью определять присутствие щавеля и овсяницы при внесении гербицидов», — сказал Трэвис Исау (Travis Esau), один из авторов работы.

Сверточные нейронные сети способны интеллектуально идентифицировать визуальные образы и находить закономерности, связанные с целевым растением, при минимальном вмешательстве человека, что делает их легко адаптируемыми для новых целей. Эта технология уже успешно применяется для определения степени спелости черники и оценки потенциальной урожайности. Нейронные сети также способны эффективно находить сорняки при выращивании картофеля, клубники, овощей и других культур. Наконец, они использовались и для обнаружения различных заболеваний томатов, яблок, клубники и других растений.

Точность нейронной сети при идентификации сорняков во время тестов на полях канадской провинции Новая Шотландия составила 97% и 90% для щавеля и овсяницы соответственно. Считается, что использование сверточных нейронных сетей вместе с «умными» распылителями позволит существенно сократить затраты на гербициды и снизить нагрузку на экологию.

Источник: Phys.org