ИИ для охраны растений: учёные создают систему для борьбы с сорняками

Студенты и преподаватели Донского государственного технического университета разрабатывают интеллектуальную систему обнаружения сорняков. Борьба с сорными растениями на полях с использованием новой технологии потребует на 40% меньше гербицидов.

В режиме реального времени

На кафедре «Кибербезопасность информационных систем» (КБИС) донского государственного технического университета (ДГТУ) работают над созданием интеллектуальной системы выявления и уничтожения сорняков. Создается инновационный метод, использующий технологии компьютерного зрения для оперативного распознавания вредной растительности.

Проект называется «АгроВижн» и позволяет автоматически, в режиме реального времени, выявлять на поле сорняки и точно обрабатывать их химикатами, существенно сокращая издержки фермерских хозяйств – экономия гербицидов может составить до 30-40%.

Внедрение разработки в агропромышленной комплекс России не только сократит затраты на борьбу с сорняками. Технология повышает урожайность за счет резкого уменьшения конкуренции на поле между сорными и культурными растениями, а также существенно снижает экологическую нагрузку на почву и воду.

Все началось со студенческой разработки

Этот проект родился как студенческая работа. Он стартовал в ходе акселерационной программы университета «Умные технологии в сельском хозяйстве», поддержанной федеральным проектом «Университетская платформа технологической предпринимательской инициативы».

Молодые специалисты, Михаил Бердников, Марина Жданова и Татьяна Исакова объединились в команду под научным руководством старшего преподавателя кафедры КБИС Николая Гапона. Михаил Бердников отметил, что идея родилась в рамках участия в программе «IT-технологии в аграрном секторе экономики», где команда заняла первое место.

Работа над проектом была начата во время проведения в университете акселерационной программы «IT в АПК», где я выступал в роли руководителя и разработчика. После получения призового первого места в этом акселераторе было принято решение доработать его в формате пилотного проекта «Стартап как диплом». Дополнительным стимулом стало участие на форуме «Инженеры решают», где проект был высоко оценен экспертами

Михаил Бердников

руководитель проекта, выпускник факультета «Информатика и вычислительная техника» ДГТУ

Впоследствии проект получил развитие благодаря участию в форуме «Инженеры действуют», где он привлек внимание экспертов. Реализация проекта рассчитана на один год и включает сбор необходимых данных, разработку прототипа и подготовку к коммерческой эксплуатации.

Передовые технологии нейросетей

«АгроВижн» базируется на передовых технологиях нейросетей YOLOv11, что обеспечивает почти мгновенное определение местоположения и типа сорняка. Именно такая возможность позволяет минимизировать применение химикатов и снизить нагрузку на сельскохозяйственную землю. Нейросеть обрабатывает видеосигнал быстро и качественно, что позволяет интегрировать её в современные сельскохозяйственные машины. Использование современных методов обработки изображений даёт проекту значительные преимущества перед аналогичными системами, основанными на простых сенсорах.

Отечественная разработка создана специально для условий юга России и учитывает специфику местных сельскохозяйственных угодий, обеспечивая высокую точность результатов. По словам разработчиков, созданная ими система успешно проходит испытания, демонстрируя способность оперативно различать полезные культуры и сорняки.

Дальнейшие планы включают доработку и оптимизацию продукта для повышения конкурентоспособности, и внедрения в хозяйства Ростовской области, а затем и других регионов страны.

Быстрое развитие технологий

В России это первая подобная разработка. «АгроВижн» ориентируется на данные с полей в режиме реального времени, что повышает процент точности при работе. Сейчас в России преобладают решения на базе оптических датчиков и дронов, которые тоже быстро развиваются.

Так выпускник Уфимского государственного нефтяного технического университета (УГНТУ) Максим Лабеев разработал беспилотную систему для точного внесения на поля удобрений, пестицидов и биосредств. Он сконструировал дрон с модулем распыления, программное обеспечение для мониторинга и автоматического управления БПЛА, а также нейронную сеть для определения зараженных участков.

На базе платформы Национальной технологической инициативы (НТИ) разработана система "Умное сельское хозяйство", позволяющая вносить удобрения, используя информацию с космических снимков и данные по типам почв и погодных условий. Система формирует карты-задания для техники, что позволяет в нужном месте и в нужном количестве вносить удобрения.

В Новосибирске компания «Системы точечного земледелия» создала программно-аппаратный комплекс, который позволяет вносить удобрения и получать аэрофотоснимки полей с помощью беспилотников. При тех же затратах это дает рост урожайности на 6-30% по сравнению с традиционным подходом.

Внедрение проекта «АгроВижн» в Ростовской области ускорит цифровизацию агросектора и стимулирует развитие других технологий, связанных с точечным внесением удобрений и мониторингом здоровья растений.

Экспорт в страны с интенсивным растениеводством

После внедрения в России новая технология будет востребована в странах с интенсивным растениеводством, где требуется быстро увеличивать урожайность. Она может продаваться как SaaS модель, так и по программе лицензионного соглашения.

Так же система «АгроВижн» может быть интегрирована в глобальные ERP-системы и стать частью больших экспортных проектов точного земледелия под ключ.

Важно, что «АгроВижн» может стать частью основы для самообучающихся экосистем АПК, где каждое решение подкреплено предварительным анализом. Такие технологии особенно необходимы в зонах рискованного земледелия. Это делает проект востребованным в странах СНГ, Средней Азии и Африки.