Молодой учёный из Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) Валентина Бабошина рассказала о прорывных технологиях, которые создаются в помощь аграриям Ставропольского края.

Современное сельское хозяйство — это не только работа непосредственно на земле, но и сложные алгоритмы, способные спасти урожай от болезней или засухи. Младший научный сотрудник отдела модулярных вычислений и искусственного интеллекта регионального научно-образовательного математического центра «Северо-Кавказский центр математических исследований» факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова (СКФУ) Валентина Бабошина, исследовательница в области ИИ, уверена: будущее агросектора — за трансформерными нейросетями.

В основе разработок Валентины Бабошиной — анализ данных с дронов, спутников и открытых датасетов. Нейросеть училась распознавать болезни подсолнечника по фотоснимкам, классифицируя мучнистую росу, серую плесень и повреждения листьев. Сегодня команда ученых делает ставку на мультимодальные модели: комбинация мультиспектральной съемки, информации с метеостанций и данные датчиков, установленных непосредственно в поле, поможет прогнозировать урожайность и состояние почвы.

"Главное преимущество мультимодальных сетей в том, что они ищут не визуальное сходство, а общие принципы — например, форму очага поражения или аномалии в цвете листьев. Это позволяет точнее диагностировать проблемы", — объясняет Валентина Бабошина.

Скорость — еще один козырь искусственного интеллекта. Обученная нейросеть обнаруживает угрозы за считанные секунды. Правда, для мобильных решений нужны компактные модели. Здесь на помощь приходит метод «учитель–ученик» (knowledge distillation), где мощная сеть «обучает» упрощенную версию. Это особенно важно для получения рекомендации в реальном времени.

Экономический эффект таких технологий для сельского хозяйства сложно переоценить. По словам Валентины Бабошиной, внедрение ИИ-систем сократит расходы на воду и пестициды, повысит урожайность, а главное — сделает сельское хозяйство устойчивым к климатическим вызовам.

"Наша цель — не просто диагностика, а интеграция в умное земледелие. Когда система сама подскажет, где полить, а где обработать поле, это изменит правила игры", — заключает исследовательница.

Уже через несколько лет алгоритмы, над которыми работает команда Валентины, могут стать основой для «цифровых агрономов». И тогда решение о поливе или обработке полей будет принимать не человек, а нейросеть, обученная спасать урожай.