Робот соперничает с людьми в обнаружении болезней виноградников

Последняя версия автономного робота, способного в режиме, близком к реальному времени, обследовать виноградники на наличие болезней с точностью, сопоставимой с высококвалифицированными специалистами, в будущем поможет отслеживать губящие урожай патогены с минимальными трудозатратами.

Возможности робота описаны в статье «PhytoPatholoBot: Автономный наземный робот для разведки болезней в винограднике в режиме, близком к реальному времени», опубликованной в Journal of Field Robotics.

Разработка робота критически важна, поскольку борьба с такими болезнями, как мучнистая и ложная мучнистая роса, является главной заботой виноградарей и виноделов.

«Это, безусловно, самая высокая и самая серьезная угроза устойчивости и жизнеспособности виноградарства в Нью-Йорке, а также в целом на Восточном побережье», — заявила Кэти Голд, фитопатолог и один из старших авторов статьи, вместе с коллегой Ю Цзяном, специалистом по прикладной робототехнике, оба из Cornell AgriTech в Женеве, штат Нью-Йорк.

Перспективы по болезням винограда неутешительны из-за влияния изменения климата, благоприятствующего патогенам, ужесточения регулирования доступа к химикатам для обработки, роста устойчивости патогенов к фунгицидам и нехватки рабочей силы.

В то время как болезни — главная проблема для виноградарей, сокращение рабочей силы в течение последних двух десятилетий является основной проблемой для сельскохозяйственной отрасли в целом, и прогнозы еще хуже.

«Это было нашей мотивацией: как мы можем использовать роботов для выполнения этой высококвалифицированной работы?» — сказал Цзян, доцент секции садоводства Школы интегративных наук о растениях (SIPS) Колледжа сельского хозяйства и наук о жизни (CALS). «Разведка болезней — это не то, что может сделать любой, [но теперь наш робот] сможет выявлять эти критические стрессы для наших продовольственных систем».

«Раньше я регулярно нанимала команды из четырех-пяти человек для обследования виноградников, которые выполняли работу одного робота, — сказала Голд, доцент и научный сотрудник имени Сьюзан Экерт Линч в секции патологии растений и биологии растений-микробов SIPS в CALS. — Теперь робот может делать это самостоятельно, под присмотром всего одного человека».

Робот, названный PhytoPatholoBot, может автономно перемещаться между рядами шпалерных виноградных лоз.

«Во время движения он делает снимки кроны сбоку, а затем использует модель ИИ, чтобы определить на изображении, какие пиксели относятся к кроне, а какие указывают на симптомы болезни», — пояснил Цзян.

Информация с разных кадров затем сопоставляется с данными дистанционного зондирования NASA, GPS и компьютерным моделированием, включающим снимки дистанционного зондирования, чтобы оценить риск заболевания, анализируя спектральные сигнатуры, исходящие от растений. Фитопатологи и управляющие виноградниками могут получать расчеты робота почти в реальном времени, которые показывают тип болезни, ее локализацию и степень заражения на винограднике.

Робот не только экономит трудозатраты, но и позволяет виноградарям точечно применять обработки. Эта информация может дополнять базовые планы обработок, указывая, где следует применить более сильные химикаты, запасы которых ограничены.

«Имея точный способ определения, где появляется болезнь, мы могли бы в основном полагаться на более мягкие химикаты и использовать тяжелую артиллерию только в случае крайней необходимости», — сказала Голд.

Ограничение сплошного опрыскивания также может помочь снизить устойчивость к фунгицидам. Кроме того, возможность собирать точные данные на месте позволяет ученым легче обучать модели дистанционного зондирования для пассивного и более точного мониторинга болезней.

В ходе исследования команда развернула и протестировала робота на 10 опытных виноградниках Корнелла, которые курирует Голд, а также на коммерческих виноградниках. Ранее PhytoPatholoBot проходил испытания по всей территории США: в Калифорнии, Южной Дакоте, Северной Дакоте, Миннесоте, Нью-Йорке и Западной Вирджинии.

Экспериментальные результаты показали, что анализ обнаружения болезней и их степени тяжести, выполняемый роботом, был сопоставим с результатами опытных специалистов-людей и передовых моделей компьютерного зрения, но при этом высокоэффективен в вычислительном отношении и работал с низким энергопотреблением, что необходимо для полевых роботов.

Стартап в Калифорнии, соучредителем которого является первый автор статьи Эртай Лю, постдокторант Cornell Tech, нацелен на коммерческое производство роботов PhytoPatholoBot.

Эта технология также применима к другим специальным культурам и болезням. «Мы очень заинтересованы в расширении на яблони», — сказала Голд.