Студент Института экономики и управления АПК Денис Гордеев разработал уникальную технологию, которая с помощью компьютерного зрения контролирует процесс аэропонного выращивания овощных культур. Разработка позволяет контролировать цикличность роста и развития растений, производить по фото детекцию болезней и нехватки питательных веществ, сообщили в пресс-службе Академии.
На основе полученных данных система управления аэропонной установкой принимает решения о необходимости корректировки условий выращивания растений. Например, если система обнаруживает на фотографии признаки болезни, то она может автоматически запустить процесс обработки растений специальными препаратами. Если же система обнаруживает нехватку питательных веществ, то она может подать дополнительное количество удобрений.
Благодаря своему необычному принципу работы технология позволяет значительно повысить эффективность выращивания растений, уменьшить затраты на уход за ними и снизить риск возникновения болезней и нехватки питательных веществ.
Кроме того, аэропоника имеет широкие перспективы применения в сложных климатических зонах, включая Арктику. В таких условиях традиционное земледелие ограничено, а использование теплиц и других закрытых систем выращивания растений может быть невыгодным из-за высоких затрат на энергию для поддержания оптимальной температуры. Аэропонная установка, оснащенная системой компьютерного зрения, может быть эффективным решением для выращивания растений в таких условиях. Система позволяет контролировать все параметры выращивания растений и быстро реагировать на изменения, что позволяет добиться максимальной урожайности при минимальных затратах.
Также Денис планирует вести изучение влияния спектральной составляющей освещения на качество получаемых снимков и общее качество последующей нейросетевой классификации растений и детекции болезней.
Свою разработку тимирязевец представил на конкурсе «Московский молодежный старт». Эксперты высоко оценили инновационный проект, а юноша получил финансирование в размере 500 тысяч рублей на его реализацию.
В рамках гранта студент проводит экспериментальную работу, сбор датасета и обучение нейросетей. Позже будет создана система поддержки принятия решений и автоматический модуль расчета примесей для питательного раствора на основе искусственного интеллекта. Также планируется осуществление продажи лицензий, так как технология, в основном, будет адаптирована под любую аэропонную и даже гидропонную установку, и будет представлять программное обеспечение с минимальными требованиями к аппаратному обеспечению клиента.
Научным руководителем студента является доцент кафедры прикладной информатики Анастасия Владимировна Греченева.