Стартовой экспериментальной площадкой для реализации этого уникального проекта станет Куркинский район Тульской области. На протяжении всего 2024 года сотрудники МАИ проводили активную работу по автоматизированному сбору спутниковых снимков и дополнительных данных, которые станут основой проекта. Именно этот массив данных позволит искусственному интеллекту находить плодородные почвы.
С помощью автоматизированного анализа изображений, ИИ сможет определять участки с наибольшей и наименьшей продуктивностью. Это позволит фермерам оптимально распределить удобрения, ориентируясь на участки с низким содержанием питательных веществ. По словам руководителя проекта, кандидата биологических наук, доцента кафедры «Экология, системы жизнеобеспечения и безопасность жизнедеятельности» МАИ Сергея Огородникова, использование методов машинного обучения дает возможность классифицировать почвы, выявлять скрытые зависимости между их физико-химическими и биологическими характеристиками. «Президент России Владимир Путин поручил к 2030 году увеличить объем сельскохозяйственной продукции не менее чем на 25 процентов по сравнению с 2021 годом. Руководство страны ставит перед нами задачу обеспечения продовольственной безопасности. Для роста урожайности и увеличения производительности критически важно рационально и эффективно вносить удобрения, понимать, как меняются почвенно-экологические условия внутри поля. Данный метод позволяет уточнить взаимосвязь между спектральными характеристиками почвы и растительностью на ней. Почвы обладают способностью поглощать и отражать различные виды света, что видно на инфракрасных снимках», – отмечает Сергей Огородников. Уже сейчас большой интерес к проекту проявляют тульские фермеры. При работах на полях они начали ориентироваться на расчеты и спутниковые снимки, собранные специалистами МАИ. «Мы получаем реальные заказы от агрохолдингов, в этом году обследовали 60 тысяч гектаров. Для проведения исследования мы подготовили сетку отбора проб, разбив поля на квадраты по 10 Га с учетом рельефа и продуктивности почв. Без искусственного интеллекта вручную решить такую задачу было бы невозможно», – говорит ученый. Коммерциализация результатов исследования начата благодаря гранту «Умник» от Фонда содействия инновациям. В настоящее время коллективом подана заявка на следующий этап конкурса – «Старт-ИИ». По результатам работ оформлено два патента: на агро-почвенно-экологическую базу данных Тульской области и программу, моделирующую распределение загрязняющих веществ в почве с учетом рельефа местности. «Автоматический анализ снимков позволит выделять на полях зоны продуктивности. В результате фермеры смогут оптимизировать внесение удобрений, перераспределяя их на обедненные полезными веществами участки. Эти управленческие и мелиоративные решения смогут повысить урожайность и обеспечить устойчивое развитие территории, направленное на борьбу с деградацией почв», – добавил Сергей Огородников.Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.
Свежие комментарии