Детективи по растенията и инженери от Университета на Флорида използват изкуствен интелект, за да открият болестта рано, така че производителите, които произвеждат лятна тиква, да могат да я държат под контрол. Ранното откриване дава на фермерите шанс за борба за по-добра реколта.
Лятната и зимната тиква се отглеждат с търговска цел в целия щат, особено в югоизточната и югозападната Флорида. През 2019 г. производителите във Флорида събраха 7,700 акра тиква с производствена стойност от 35.4 милиона долара, според Националната служба за земеделска статистика на USDA. Но болестта брашнеста мана, разпространена в целия свят, може да намали добивите.
„Идеалната среда за заразяване с брашнеста мана е влажно време, засаждане с висока плътност и сянка“, каза Янис Ампацидис, асистент професор по селскостопанско и биологично инженерство на UF/IFAS и съавтор на ново проучване за ранно откриване на брашнеста мана, публикувано в списание Biosystems Engineering.
За проучването изследователите на UF/IFAS са използвали сензорна система, прикрепена към дронове, за да съберат спектрални данни за брашнеста мана върху лятна тиква в полетата и лабораториите на Изследователския и образователен център на UF/IFAS Югозападна Флорида.
Изследователите на UF/IFAS са използвали технология, която не разчита на визуални симптоми за откриване на брашнеста мана, каза Ампацидис. Човешките очи виждат само светлата част от електромагнитния спектър. Тази технология може да „вижда“ повече. По този начин изследователите са използвали това проучване, за да идентифицират най-добрите дължини на вълните за ранно откриване на брашнеста мана – върху листа, които или нямат симптоми, или проявяват ранни симптоми.
Изследователите са използвали машинно обучение – подмножество от изкуствен интелект – което може да „учи“ от спектрални данни, за да открие брашнеста мана. Данните идват от дронове и наземни сензорни системи. Обученият модел за машинно обучение идентифицира брашнестата мана в различни етапи на развитие на болестта, каза Ампацидис. Системата за машинно обучение изгражда математически модел за откриване на брашнеста мана, без да бъде програмирана от човек да следва конкретни стъпки.
С изображенията и анализа на спектралното отражение на листа от тиква, учените откриват прахообразни в около 95% от случаите. Всъщност, дори без видими симптоми на заболяването, технологията показва на изследователите заболяването в 82% до 89% от времето.
„От решаващо значение е брашнестата мана да се идентифицира рано, тъй като болестта се разпространява бързо и лезиите се увеличават по размер, развивайки прашно бяло или сиво покритие“, каза Ампатзидис, съветник на факултета на Джаафар Абдулрида, постдокторантски изследовател на UF/IFAS, който ръководи ученето.
Памела Робъртс, професор по патология на растенията в UF/IFAS, се нуждае от данни от инженери като Ампатзидис, които да й помогнат да открие болести в най-ранните стадии. Тя го сравнява с ранното откриване на човешки заболявания.
„Ранното откриване на всеки здравен проблем, независимо дали при хора или растения, дава най-добрия шанс за контролирането му чрез ранна намеса“, каза Робъртс, съавтор на изследването. „По същия начин, болестите по растенията се контролират по-лесно рано, когато популацията на патогените е ниска, в сравнение с по-късно в епидемията.“
„Освен това, тази технология може действително да намали употребата на химически спрейове, като елиминира приложенията, които биха могли да бъдат направени, преди действително да има някакво заболяване за контрол“, каза тя. „Тъй като брашнестата мана е хроничен проблем при тиквата в югозападна Флорида, въпросът е само кога, а не дали болестта ще се появи. Точното време на фунгицидите, независимо дали при конвенционално или органично земеделие, може да увеличи ефикасността на продукта и да намали загубите.“
Основните симптоми на брашнеста мана са бели петна или петна, обикновено по листата. Диагностицирането на брашнестата мана в ранните стадии на инфекция е трудно поради симптомите върху по-ниски, по-зрели листа, които често са покрити от други листа.
„Накратко, заболяването може да промени свойствата на листата и да повлияе на количеството светлина, отразявано от листата в области извън видимия спектър, които хората не могат да видят“, каза Ампацидис.
- Брад Бък, Университет на Флорида