Работа ведётся в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030». Проект направлен на разработку цифровых инструментов, которые в перспективе помогут быстрее и точнее оценивать состояние сельскохозяйственных культур, выявлять сорную растительность, признаки заболеваний и повреждения вредителями
Ключевые культуры, по которым Дальневосточный ГАУ формирует массив данных, это пшеница, ячмень и соя. Беспилотники выполняют съёмку посевов, после чего снимки проходят отбор и разметку. Каждый фрагмент изображения должен быть обработан вручную: специалисты и студенты выделяют культурные растения, сорняки, признаки болезней, повреждения и другие элементы, по которым в дальнейшем будет обучаться модель искусственного интеллекта.
По словам руководителя Центра искусственного интеллекта Дальневосточного ГАУ Сергея Маргелова, университет выступает не только участником полевых работ, но и оператором съёмки, разметчиком данных и будущим пользователем разрабатываемой системы.
«Мы формируем датасет по основным культурам региона. Сейчас агроном осматривает поле вручную, а в условиях больших площадей это требует значительных ресурсов. Наша задача состоит в том, чтобы автоматизировать часть агроскаутинга: беспилотник собирает снимки, система анализирует их и показывает специалисту, где есть сорняки, болезни или повреждения», отметил Сергей Маргелов.
Принципиальное значение имеет наземная проверка. Параллельно с полётом беспилотника специалисты Россельхозцентра обследуют поле традиционными методами. Эти данные позволяют сопоставить изображение с реальной фитосанитарной ситуацией и точнее обучить нейросеть.
Собранные данные важны не только для текущей оценки конкретного поля. Они становятся частью большой обучающей базы, которая должна научить систему распознавать фитосанитарные проблемы по снимкам. Для сельхозтоваропроизводителя это означает более оперативную диагностику, возможность точнее определять проблемные участки и принимать решения не по общему впечатлению, а на основании объективных данных.
Отдельное направление проекта связано с подготовкой студентов. В Дальневосточном ГАУ создан студенческий отряд, который занимается разметкой изображений. В него входят 20 студентов. Они ежедневно работают со снимками, полученными с полей, и получают за эту работу заработную плату. Разметка требует высокой концентрации: один снимок может содержать множество объектов, и каждый из них необходимо обозначить корректно. От этой точности зависит качество будущей модели.
К проекту привлечены студенты разных направлений. Среди участников есть обучающиеся факультета агрономии и экологии, факультета механизации сельского хозяйства, факультета строительства и природообустройства, факультета ветеринарной медицины, зоотехнии и биотехнологий, а также Агротехнологического колледжа. Часть студентов участвует не только в разметке, но и в полевых выездах, где знакомится с работой беспилотников, фитосанитарным обследованием и практикой сбора данных.
Для университета это имеет кадровое значение. Современное сельское хозяйство всё чаще требует специалистов, которые понимают не только агрономию, но и цифровые технологии, машинное зрение, работу с большими массивами данных и беспилотными системами. Проект позволяет студентам увидеть всю цепочку: от растения в поле до цифровой модели, которая в дальнейшем должна помогать агроному принимать решения.
Опытное поле в Грибском выбрано не случайно. Здесь сосредоточены разные научные направления университета: селекция ячменя и пшеницы, исследования по сое, испытание средств защиты растений, агротехнологические опыты. Такая среда позволяет проводить наблюдения на собственных посевах, оперативно возвращаться к участкам и сравнивать данные в динамике.
В дальнейшем мониторинг будет продолжаться. Университету предстоит накопить достаточный объём качественных снимков по разным культурам, фазам развития растений и фитосанитарным ситуациям. После обработки и разметки эти данные станут основой для обучения модели искусственного интеллекта.
Итоговая цель проекта заключается в создании рекомендательной системы для аграриев и служб фитосанитарного мониторинга. В перспективе беспилотник сможет обследовать поле, передавать снимки в систему, а алгоритм будет указывать, где обнаружены сорняки, заболевания или повреждения вредителями. Окончательное решение останется за специалистом, но сам процесс диагностики станет быстрее, точнее и технологичнее.
Для Дальневосточного ГАУ эта работа является частью более широкой задачи: формировать собственные цифровые решения для АПК Дальнего Востока, готовить студентов к новым технологическим профессиям и давать сельхозпроизводителям инструменты, которые отвечают реальным условиям региона.
