Ученые создали нейросеть для диагностирования болезней растений по фото

Ученые создали метод автоматического распознавания болезней растений по фото. Об этом сообщает Нанкинский сельскохозяйственный университет.

Болезни растений наносят огромный урон как сельскому хозяйству, так и дикой природе. В случае с сельскохозяйственными растениями заболевания ложатся финансовым бременем на производителей и могут привести к голоду в бедных странах. Традиционно основным методом диагностики растения является личный осмотр экспертом, но они не могут присутствовать всюду и непрерывно.

Теперь Сицзянь Фань и его коллеги создали нейросеть "Многорепрезентативная поддоменная адаптационная сеть с регуляризацией неопределенности для межвидовой классификации болезней растений" (MSUN). Главной сложностью при ее создании было создать достаточно большую базу данных для обучения. Это осложняется тем, что болезни могут по-разному проявляться у разных видов, да и облик самих растений может отличаться даже внутри одного вида. Поэтому авторам пришлось применить нестандартный метод: обучить модель на одном наборе данных, полученных в лабораторных условиях, и адаптировать результат этого обучения для многих других наборов.

"Метод UDA позволил нашей модели применить то, что она узнала во время обучения, к другому набору данных. Мы обучили MSUN классифицировать болезни растений в контролируемой среде лаборатории, а благодаря UDA он смог классифицировать болезни растений в сложных полевых условиях", - сообщают авторы.

В итоге модель может распознавать болезни даже на нечетких фотографиях с нестандартных ракурсов, а также определять случаи, когда растение страдает сразу от нескольких проблем.

Ранее биологи смогли вылечить нарушения памяти у мышей с болезнью Альцгеймера.