Największa zmora rolników? Naukowcy opracowali tańszą metodę walki z chwastami
Naukowcy opracowali nową metodę walki z chwastami na polach. Rozwiązanie wykorzystujące sztuczną inteligencję jest na razie testowane w Wielkiej Brytanii - donosi BBC.
Dalsza część artykułu pod materiałem wideo
Sztuczna inteligencja do wykrywania chwastów. Jak może pomóc rolnikom?
Nowa metoda opracowana przez brytyjskich naukowców, jeśli się sprawdzi, już wkrótce może pomóc rolnikom w walce z chwastami na polach. Innowacyjna technologia została zastosowana w opryskiwaczach polowych. Chwasty są wykrywane za pomocą zamontowanych na nich kamer wykorzystujących sztuczną inteligencję.
Ośrodek badawczy Rothamsted Research aktualnie testuje wynalazek wobec jednego z najbardziej uciążliwych polnych chwastów, jakim jest wyczyniec polny (ang. black-grass). To chwast przypominający trawę. System potrafi wychwycić jego obecność na polu w różnych fazach wzrostu, a następnie precyzyjnie określa odpowiednią ilość herbicydu i rozpyla go dokładnie na obszarze pokrytym przez chwasty.
Czytaj też: Wciąż można siać marchewkę, pietruszkę i cebulę. Wiosną zobaczysz efekty
Walka z chwastami ma być tańsza i bardziej ekologiczna
Naukowcy od lat próbowali rozwiązać problem, jaki stwarza na polach inwazja wyczyńca polnego. W końcu opracowali metodę, która łączy wiedzę na temat tych szczególnie uciążliwych dla rolników chwastów z najnowocześniejszą technologią.
„Kierując herbicydy tylko tam, gdzie są potrzebne, możemy zarówno zmniejszyć ilość zużywanego herbicydu, jak i koszty dla rolników, zachowując jednocześnie kontrolę nad tym chwastem” – mówi dr David Comont, ekolog ewolucyjny w Rothamsted Research.
Algorytm AI został przeszkolony do wykrywania wyczyńca polnego na podstawie wskazań naukowców w trakcie przejazdu opryskiwacza. Wykorzystano do tego kamery firmy Bosch. Fotografowane są zarówno rośliny uprawne, jak i chwasty. Kamera prosi opryskiwacz o skierowanie środka chwastobójczego na miejsce, w którym widzi rosnący wyczyniec polny. Technika opiera się na mapowaniu zajętych nim obszarów, a nie na celowaniu w pojedyncze rośliny.
Jak wytrenowano sztuczną inteligencję do wykrywania chwastów?
Zanim naukowcy rozpoczęli testy, wykonali wiele eksperymentów z opryskiwaczem wykorzystującym różną liczbę kamer i wysokości ramion. Ostatecznie najbardziej skuteczna okazała się konfiguracja oparta na 28 kamerach ustawionych na wysokości 1,1 m. W ciągu trzech lat wykonano tysiące zdjęć w terenie monitorując inwazję wyczyńca polnego na powierzchni ponad 100 hektarów.
„Zeskanowaliśmy około 5000 obrazów, które obejmują różne pory roku i miejsca, w których wyczyniec polny rośnie wśród różnych upraw, nie tylko pszenicy, ale także jęczmienia i fasoli. Następnie użyliśmy kodowania, aby je uporządkować, a następnie wytrenować AI. Osiągnęliśmy naprawdę dobrą dokładność wynoszącą około 85 proc” - powiedział Muhammad Kassem, specjalista ds. danych w firmie Bosch.
Projekt sfinansowano z Programu Innowacji Rolniczych Departamentu Żywności, Rolnictwa i Spraw Wiejskich w Wielkiej Brytanii oraz z zadania „Transformacja Produkcji Żywności” brytyjskiego Urzędu ds. Badań i Innowacji.
Czytaj też: Rewolucja w rolnictwie. Zmienisz granice pastwiska jednym kliknięciem
