Учёные Торайгыров университета разрабатывают уникальную систему для выявления болезней зерновых культур, насекомых-вредителей и сорняков. Модели искусственного интеллекта обучаются распознавать поражённые растения пшеницы и ячменя и определять присутствие сорной растительности по их гиперспектральным характеристикам. Впервые в стране научный проект совмещает достижения биологии, экологии, информационных технологий и инженерии. Можно сказать, что в Павлодаре формируется современная научная школа, способная изменить будущее аграрного сектора Казахстана.
Пшеница и ячмень – основные злаковые культуры, возделываемые в Павлодарской области. Наиболее распространённые заболевания зерновых имеют грибковую природу – это корневые гнили, септориоз, фузариоз, бурая ржавчина, пиренофороз, тёмно-бурая и сетчатая пятнистости, пыльная головня и другие. В целом для Казахстана характерен схожий спектр болезней сельскохозяйственных культур, однако их распространённость может варьироваться в зависимости от региона. Поэтому павлодарские учёные в первую очередь сосредоточили внимание на изучении этих заболеваний.
Команду исследователей Торайгыров университета возглавляет доктор PhD, профессор кафедры биологии и экологии Римма Уалиева. Она уникальный специалист: руководитель научных проектов в области цифровизации сельского хозяйства, разработчик систем мониторинга зерновых культур, автор более ста научных публикаций.
– Наша цель – сделать сельское хозяйство умным, точным и экологичным, – говорит Римма Уалиева. – Современные технологии позволяют не только видеть проблемы растений раньше человека, но и принимать решения, которые экономят ресурсы и повышают урожай.
Начиная с прошлого года команда под руководством профессора реализует несколько трёхлетних проектов в области спектрального мониторинга агроценозов, ранней диагностики фитосанитарных угроз и внедрения технологий искусственного интеллекта в системы точного земледелия. Исследования ведутся совместно с учёными Китая и Швеции. Комитет науки Министерства науки и высшего образования РК выделил Торайгыров университету гранты на реализацию трёх проектов в сфере агрономии на общую сумму 300 миллионов тенге.
Этим летом учёные Торайгыров университета выезжали на поля Железинки и Теренколя, провели съёмку полей и сбор образцов поражённых растений для лабораторных исследований. Для съёмки растительных образцов используется единственная в Казахстане гиперспектральная камера, позволяющая увидеть то, что незаметно для человеческого зрения.
Для ясности: гиперспектральные изображения – это фотографии, на которых видны не только цвета, но и спектральные характеристики объектов, такие как наличие воды, хлорофилла, уровень органических и минеральных веществ. Объекты с разным химическим составом по-разному отражают свет, потому их гиперспектральные изображения оказываются индивидуальными.
Все исследования выполняются на базе современной лаборатории биологических исследований Торайгыров университета, оснащённой гиперспектральными камерами, LiDAR-датчиками, беспилотными летательными аппаратами и специализированным программным обеспечением. В эту лабораторию привозят образцы пшеницы с полей Прииртышья. Чтобы определить вид патогена, проводят классическую диагностику – делают посевы на питательные среды. Затем снимают исследуемый образец гиперспектральным сенсором. Данные, полученные с гиперспектральных изображений, используются для обучения моделей искусственного интеллекта.
– Ключевая особенность исследований – это уникальная интеллектуальная база данных болезней и вредителей зерновых культур, сорной растительности, которую наша команда создаёт с нуля, – комментирует Римма Уалиева. – База формируется на основе тысяч спектральных сигнатур, полученных в лаборатории и в полевых условиях, и будет использоваться для автоматического распознавания фитосанитарных угроз. Это первый подобный проект в Казахстане, где отечественная база знаний интегрируется с алгоритмами искусственного интеллекта и машинного зрения. В перспективе эта система сможет самостоятельно «узнавать» болезни, вредителей и сорную растительность по их спектральным признакам и мгновенно сигнализировать агроному о проблемах на поле.
Не менее важное направление работы – это использование стационарных оптических сенсоров и гиперспектральных камер, установленных на беспилотных летательных аппаратах, что обеспечивает значительно более высокую точность данных по сравнению со спутниковыми наблюдениями. Такой подход позволяет анализировать состояние растений на уровне отдельных листьев и очагов поражения, а не только на уровне поля в целом. Благодаря этому технологии мониторинга становятся доступными и для самостоятельного применения аграриями в своих хозяйствах.
Современные алгоритмы искусственного интеллекта анализируют огромные массивы данных и формируют цифровые карты полей и прогнозы урожайности. Это открывает путь к переходу от традиционного земледелия к прецизионному – с минимальными потерями и максимальной эффективностью. Оптимизация использования удобрений и средств защиты растений снижает себестоимость производства, уменьшает нагрузку на окружающую среду и повышает устойчивость посевов к климатическим изменениям.
Разработанные технологии уже проходят апробацию на полях Павлодарской области в сотрудничестве с крупными сельскохозяйственными предприятиями. Работа научной команды поддержана, результаты публикуются в престижных международных журналах, регистрируются патенты и готовятся к внедрению в практику фермерских хозяйств.
Кроме того, команда разрабатывает обучающие материалы и методические рекомендации, которые позволят масштабировать внедрение системы и сделать её использование понятным и удобным даже для тех хозяйств, которые ранее не применяли цифровые технологии. Это открывает путь к широкому распространению точного земледелия и устойчивому развитию аграрного сектора Казахстана.
Федор КОВАЛЕВ.
Фото предоставлено Риммой УАЛИЕВОЙ.