Отслеживание вредителей и полезных насекомых в режиме реального времени поможет фермерам принимать более быстрые и обоснованные решения по борьбе с вредителями и сократить ненужное использование пестицидов, пишет Дон Норман в статье канадского агропортала Grainews.
Ожидается, что приложение IPPM Now объединит искусственный интеллект (ИИ), геопространственные данные и энтомологический опыт, чтобы превратить фотографию со смартфона в агрономическую информацию в режиме реального времени. Разработчики приложения утверждают, что оно распознаёт как вредных, так и полезных насекомых, от блошек и кузнечиков до опылителей и божьих коровок, с точностью более 90%.
Таким образом, фермеры смогут узнать не только, с какими насекомыми они имеют дело, но и достигло ли давление экономических порогов, а также какие меры по охране могут помочь защитить полезные виды.
Цель разработчиков — собрать воедино информацию, которая долгое время была разбросана по исследовательским программам, отчетам полевых разведок и опыту производителей.
«Это будет чрезвычайно полезно для фермеров, агрономов и учёных, занимающихся поиском насекомых-вредителей. Поиск занимает много времени, а информация от исследователей, агрономов и фермеров часто бывает разрозненной», — говорит руководитель проекта Тереза Агияр, аспирантка Университета Саскачевана.
Каждое изображение, отправленное через приложение, привязано к сельскому муниципалитету, а не к конкретной точке GPS, для защиты конфиденциальности пользователей. Эти данные формируют цветовую карту, которая показывает места активности вредителей, опылителей и насекомых, используемых для биологической борьбы. Команда разработчиков планирует интегрировать местные метеорологические данные, чтобы в будущих версиях можно было прогнозировать вспышки и активность опылителей.
«Нам нужен практичный инструмент, который объединяет идентификацию насекомых, пространственную привязку, сбор данных и рекомендации по управлению на одной платформе, чтобы принимать решения с учетом всех переменных, связанных с борьбой с вредителями», — говорит Агияр.
Кроме того, стартап Insect Track Solutions, коммерциализирующий проект, тестирует умную ловушку, которая сочетает в себе липкую карточку и небольшую камеру. Ловушка устанавливается в поле и автоматически фотографирует насекомых, загружая изображения в ту же модель искусственного интеллекта, что и приложение, распознавая и подсчитывая взрослых насекомых без необходимости вручную сверяться с карточкой.
Поскольку липкие карточки улавливают только взрослых особей в полете, команда Агияр также разработала простое и несложное решение для наземных или молодых стадий.
«Чтобы решить эту задачу, возьмите карточку, поместите её в пакет с застёжкой-молнией на белом фоне и сфотографируйте этот пакет с помощью нашего мобильного приложения», — говорит она. Затем модель сможет идентифицировать и подсчитать количество нимф и возрастных групп в образце, что даст более полную картину численности популяции.
Прототипная версия уже поддерживает рапс и пшеницу и распознаёт 10 основных групп насекомых, распространённых в прериях. К вредителям относятся клопы лигусы, блошки, кузнечики и долгоносики; к полезным – златоглазки, божьи коровки, журчалки, шмели и медоносные пчёлы. Приложение использует полевые данные и фотобиблиотеки, включая данные и изображения, предоставленные энтомологом из Манитобы Джоном Гавлоски, для повышения точности идентификации на уровне видов.
В новых обновлениях будет расширен охват сельскохозяйственных культур и добавлены связи с погодой и стадиями роста, которые помогут прогнозировать риск появления вредителей или время появления опылителей. Перед официальным запуском IPPM Now следующей весной разработчики пригласили фермеров, агрономов и специалистов по агротехнике протестировать приложение. Пользователи бета-версии получат ранний доступ, смогут оставить отзыв о дизайне и функциях, а также смогут стать волонтёрами и провести бесплатные испытания умных ловушек. Как отметила исследователь, окончательная версия будет зависеть от отзывов пользователей.
Источник: Grainews. Автор: Дон Норман.
