Опубліковано:
Група дослідників з Нанкінського лісового університету (КНР) розробила нову і відносно просту нейронну мережу під назвою MSUN, яка точно класифікує хвороби рослин у природних умовах. Дослідження було опубліковано в журналі Plant Phenomics, повідомляє East-fruit.
Вчені навчили MSUN класифікувати хвороби рослин у контрольованому середовищі лабораторії, і тепер вона може визначати хвороби рослин у складних польових умовах.
Використаний підхід учених долає недоліки попередніх розробок. Наприклад, зображення, зібрані в полі, є складними, оскільки мають кілька листків, нестандартні кути зйомки та можуть бути розмитими. MSUN зможе обробляти цю складну інформацію для точної класифікації захворювань.
Дослідження показало, що MSUN не заважає розбіжність, яка виникає, коли одна й та сама інформація збирається в контрольованому середовищі та в польових умовах.
Наголошується, що підтверджена точність класифікації хвороб за допомогою декількох складних наборів даних щодо хвороб рослин. При тестуванні даних з відомих баз даних (PlantDoc, Plant-Pathology, Corn-Leaf-Diseases і Tomato-Leaf-Diseases) MSUN перевершив поточний набір класифікаторів.
Вчені впевнені, що програма зможе подолати невизначеність, притаманну сучасним класифікаторам хвороб. – і це допоможе майбутнім дослідженням у галузі патології рослин.
Вітчизняні дослідники теж мають наробки в цьому плані. Зокрема, на Міжнародному фестивалі інженерних наук і технологій I-FEST в 2021 році українці здобули найбільшу кількість золотих медалей серед усіх країн-учасниць. Зокрема, були представлені дослідження програмного комплексу на основі нейронної мережі для швидкої і точної діагностики стану рослин за фото.