Штучний інтелект навчили автоматично оцінювати щільність та стан виноградних грон

Він являє собою масштабну базу зображень виноградників та інтегровану систему комп’ютерного зору на основі штучного інтелекту, яка здатна автоматично аналізувати виноградні грона безпосередньо у польових умовах. Ця розробка покликана стати фундаментальним кроком у розвитку цифрового розумного виноградарства та автоматизації багатьох процесів у галузі, 
пише ІП "Кур'єр" із посиланням на видання "Пропозиція".

База даних ViViD-5K містить понад 5 тис. високоякісних знімків із детальною цифровою розміткою. Програма охоплює 13 різних сортів винограду, на яких вчені вручну позначили понад 648 тисяч окремих ягід, а також детально окреслили контури грон.
Спираючись на цей масив інформації, дослідники створили інтелектуальну систему GrapeSAM. Вона успішно поєднує в собі аналіз зображень за допомогою алгоритмів штучного інтелекту, точну локалізацію кожної ягоди та сегментацію виноградних грон.

Нова технологія дозволяє успішно вирішувати низку важливих завдань:

• автоматично визначати щільність виноградних грон, яка є ключовим індикатором для прогнозування ризику розвитку небезпечних рослинних хвороб;
• мінімізувати використання ручної праці, адже традиційний візуальний огляд насаджень агрономами є занадто трудомістким, повільним та суб'єктивним процесом;
• забезпечувати виноробів та менеджерів плантацій максимально швидкими, точними та об'єктивними даними про поточний стан лози.

За словами розробників, GrapeSAM демонструє надзвичайно високу точність підрахунку ягід та розпізнавання об'єктів навіть за умов складного природного освітлення, перекриття грон листям чи інших перешкод у полі. У перспективі інструменти ViViD-5K та GrapeSAM мають послужити основою для створення нових комплексних комерційних рішень у виноградарстві.
Їх планують використовувати для глобального моніторингу здоров’я насаджень, точного автоматизованого прогнозування майбутнього врожаю, а також для загальної оптимізації та здешевлення операційної діяльності сучасних виноробних господарств.
Підготувала Рина ТЕНІНА