Учёные Алтайского государственного университета создали первый в России прибор, позволяющий с высокой точностью определять сортовую принадлежность растений внутри одного вида. Такой однозначный ответ от искусственного интеллекта получить пока не удавалось.
В помощь учёным
Многие садоводы при необходимости распознать то или иное растение применяют мобильные приложения с «умной камерой». Навел камеру телефона, запечатлел неведомую былинку, и система дает ответ. Группа учёных из Алтайского государственного университета работает над более сложной задачей, которая поможет значительно продвинуться вперёд в научной работе селекционерам и биологам. А позже, после масштабирования разработки и появления новых сервисов, и простые садоводы благодаря сервису с легкостью смогут заткнуть за пояс самого хитрого продавца на садовом рынке.
— Глобальная идея состоит в том, чтобы помочь селекционерам, агрономам и всем, кому это необходимо, быстро определять сортовую принадлежность растений. Существующие сервисы умеют, условно говоря, отличить лист клена от листа березы. Но различить сорта внутри одного вида им не под силу. И мы хотим эту задачу решить, — говорит руководитель проекта, заведующий кафедрой информатики АлтГУ, кандидат физико-математических наук Денис Козлов.
В создании автоматизированного универсального процесса учёные прошли уже большой путь. На начально этапе было необходимо найти способ стандартизировать условия получения изображений частей растений, которые станут данными для нейросетей. Для этого создали специализированный сканер для растений, похожий на привычный офисный для документов, но более компактный по габаритам и создающий качественные изображения мельчайших деталей листьев.
Как пояснили эксперты, у устройства высокочувствительный фотосенсор, который как раз стандартизирует условия съемки. Для корректного определения размеров в поле зрения объектива учёные добавили так называемые эталонные объекты — чёрные квадраты с заданными параметрами. Это помогает переводить характерные для электронного изображения пиксели в привычные нам метрические единицы: миллиметры или сантиметры.
Листочек к листочку
Научный сотрудник лаборатории биоинженерии Южно-Сибирского ботанического сада Анастасия Колтунова с помощью созданного коллегами сканера скрупулезно делает оттиски листьев яблони. Работа предстоит большая — необходимо «перевести в цифру» содержимое целой коробки зелёных экземпляров. Говоря языком учёных, на этом этапе идёт быстрый сбор так называемых датасетов — коллекции данных, используемой для анализа, построения гипотез и обучения моделей компьютерного зрения.
— Это сорт «алтайская красавица». Посмотрите, как идеально видна структура каждого листочка: его форма, плотность, рисунок прожилок, вид черешков, отличающихся в зависимости от сорта. К примеру, по плотности некоторые листочки на снимке просвечивают, а другие очень насыщенного цвета, плотные и кожистые. В базу уже внесены с десяток других сортов яблонь, в числе которых «алтайское зимнее», «жебровское», «заветное», «уральское наливное», «подарок садоводам», «жар-птица», «сувенир Алтая», «феникс алтайский», — рассказывает Анастасия.
Как отметил кандидат биологических наук Максим Куцев, качество внесенных данных определяет успешность обучения и работоспособность будущих моделей. Впоследствии, детально изучив изображения, инструменты нейросети выявят набор отличительных признаков внутри каждой группы.
— В проекте задействована большая группа учёных: работают специалисты в области физики и информатики, селекционеры, генетики, биологи. В настоящее время разработка тестируется пока ограниченном наборе сортов яблонь, характерных для нашего региона, однако в будущем систему планируется адаптировать для целого ряда сельскохозяйственных культур. Практическое значение проекта огромное: в дальнейшем разработанные модели могут использоваться в приложениях для мониторинга здоровья растений, обнаружения вредителей и болезней, автоматизации ручного труда в селекции, — отмечает эксперт.
Программисты университета тем временем работают над созданием онлайн-сервиса для обработки данных. На первом этапе это будет сайт, в дальнейшем, через пару лет, планируется создание мобильного приложения. Потребитель, установивший такой сервис на смартфон, сможет с лёгкостью определить сорт предлагаемого ему на рынке растения.
Акцент
Технология, зарегистрированная как «Устройство для получения изображения частей растений», было разработано в рамках программы «Приоритет 2030».
