НовостиОбзорыВсе о нейросетяхБытовая техника 2024ГаджетыТехнологииНаукаСоцсетиЛайфхакиFunПромокодыСтранные вопросыЭксперты

В России научили компьютер оценивать качество пшеницы по виду колосьев

24 сентября 2024
Необычная разработка упростит и ускорит проверку потенциального урожая.

Ученые Новосибирского государственного университета (НГУ) вместе с коллегами из РАН продемонстрировали новый подход в сборе, хранении и анализе информации о характеристиках колосьев пшеницы. Эти сведения очень важны для понимания качества будущего урожая, а также отбора наиболее перспективных сортов пшеницы из множества вариантов, ведь этот злак является одним из ключевых гарантов продовольственной безопасности в мире.

Созданная в России информационная система SpikeDroidDB позволяет описывать характеристики колосьев по 14 важным признакам и десяткам дополнительных, а также имеет гибкие настройки для быстрого поиска и сравнительного анализа разных видов. Структура колоса может говорить о продуктивности растения, о его устойчивости к воздействию внешней среды и вредителям, о легкости сбора урожая.

Программа учитывает цвет, размер, форму, плотность, остистость колосьев, а также число зерен в отдельном колосе, их массу, профиль, ломкость и другие характеристики. Все эти детали ранее изучались и описывались вручную, что занимало много времени и могло приводить к ошибкам.

Научные сотрудники нашей лаборатории давно занимаются решением важной задачи, направленной на то, чтобы заменить измерительные способы генетиков и селекционеров с линейки на компьютер или мобильный телефон. Мы хотели бы сделать так, чтобы ученым больше не надо было бы вручную измерять параметры растений, а просто сделать фотоснимок колоса пшеницы, соблюдая при этом ряд технических условий, и затем получить интересующую их информацию, загрузив это фото в нашу базу данных. Создавая ее, мы работали с обычным анализом изображений, то есть с цифровым зрением, и применили глубокое машинное обучение в части распознавания изображений с помощью нейросетей, выделения отдельных признаков и классификации.
Дмитрий Афонниковведущий научный сотрудник Лаборатории эволюционной информатики и теоретической генетики Института цитологии и генетики СО РАН

Одним из самых трудоемких процессов при создании программы было формирование базы данных. Для этого авторам разработки пришлось оцифровать более 10 тысяч изображений колосьев с очень детальными описаниями. Причем каждый колос снимался дважды на синем фоне в разных положениях.

Интерес к разработке уже проявили селекционеры и генетики, которые выводят новые перспективные сорта пшеницы. Программа существенно ускорит и облегчит их работу, а также позволит унифицировать оценки.

Ранее мы рассказывали о том, что ученые обнаружили в генах пшеницы секрет успеха этой культуры.

Сергей Перельман