Автор: 
Учёные объединенного института ядерных исследований разработали онлайн-платформу для определения болезней домашних и сельскохозяйственных растений. Для решения задачи были использованы свёрточные нейронные сети, повсеместно применяемые для классификации изображений. Нейросетевая архитектура платформы способна с точностью более 95 % распознавать различные болезни и вредителей. На начало 2023 года количество классов общей модели было увеличено до 60, и появилась пара новых специализированных моделей для таких популярных домашних растений, как драцена и спатифиллум.
По оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН, до трети урожая в мире ежегодно погибает от вредителей и болезней, поэтому автоматизацией распознавания недугов растений сейчас занимаются во всем мире. Новая платформа имеет несколько точек входа пользователей. В ней реализована коллекция моделей: обрабатывая запрос, алгоритм вначале использует общую модель по болезням и вредителям. Затем нейросеть определяет вид растения. При условии, что для данной культуры имеется своя модель, пользователь получит, кроме общего, еще и частный прогноз. При выдаче результата показываются три наиболее близких класса к загруженному изображению. В большинстве случаев все это позволяет правильно определить болезнь и получить рекомендации по её лечению.
Сейчас на платформе есть модели для 19 сельскохозяйственных и декоративных культур: барбариса, винограда, вишни, голубики, клубники, кукурузы, огурцов, перца, пшеницы, смородины, томатов, хлопка, яблок, орхидей, роз и т. д. Общая модель для всех видов растений распознаёт 55 различных болезней и вредителей. В базе собрано свыше 4 000 изображений; получено более 40 000 запросов от пользователей. Использовать интерфейс платформы могут все, начиная от специалистов агрохолдингов и заканчивая начинающими садоводами, для которых немаловажной будет особенность программы – рекомендации по лечению растений, верифицированные профессиональными агрономами.
