Британский исследовательский центр Rothamsted Research, расположенный в Харпендене (графство Хартфордшир), успешно внедрил инновационную систему обнаружения сорняков на основе искусственного интеллекта. Технология позволяет выявлять нежелательную растительность на фермерских полях с помощью камер, интегрированных в опрыскиватели сельскохозяйственных культур.

Как работает система

Разработанная технология способна распознавать черноголовку (blackgrass) — один из наиболее проблемных сорняков для европейских фермеров — на различных стадиях развития. После обнаружения система автоматически рассчитывает оптимальное количество гербицида для обработки конкретного участка поля, что значительно снижает общий расход химикатов.

В основе проекта лежит сотрудничество между Rothamsted Research и компанией Bosch. Камеры были «обучены» распознавать сорняки путём анализа тысяч фотографий культурных растений и сорняков, снятых с фиксированной высоты. Алгоритм машинного обучения затем адаптировал эти данные для работы в реальных полевых условиях, где камеры перемещаются вместе с опрыскивателем по всей площади фермы.

Технические характеристики

Система функционирует по принципу картографирования: камера не нацеливается на отдельные растения, а идентифицирует зоны произрастания черноголовки и передаёт команду опрыскивателю для точечной обработки этих участков.

После серии экспериментов с различным количеством камер и вариантами высоты штанги была создана оптимальная конфигурация: 28 камер, установленных на высоте 1,1 метра (приблизительно 3,6 фута). Эта установка продемонстрировала наилучшее соотношение точности обнаружения и практичности применения.

Масштаб исследования

Трёхлетний проект охватил более 100 гектаров (около 247 акров) сельскохозяйственных угодий. За это время были получены и обработаны тысячи полевых снимков, что позволило создать детальные карты распространения сорняков.

Подобные технологии уже используются в различных странах для борьбы с разными видами сорняков и демонстрируют впечатляющие результаты. Они становятся частью более широкой концепции «умного» сельского хозяйства, где искусственный интеллект, робототехника и анализ больших данных работают вместе для повышения эффективности и устойчивости агропроизводства.