Augalų detektyvai ir inžinieriai iš Floridos universiteto naudoja dirbtinį intelektą, kad anksti surastų ligą, kad augintojai, auginantys vasarinius moliūgus, galėtų ją kontroliuoti. Ankstyvas aptikimas suteikia ūkininkams galimybę kovoti dėl geresnio derliaus.
Vasariniai ir žieminiai moliūgai komerciškai auginami visoje valstijoje, ypač pietryčių ir pietvakarių Floridoje. USDA nacionalinės žemės ūkio statistikos tarnybos duomenimis, 2019 m. Floridos augintojai nuskynė 7,700 akrų moliūgų, kurių produkcijos vertė siekė 35.4 mln. Tačiau visame pasaulyje paplitusi miltligė gali sumažinti derlių.
„Ideali aplinka miltligei užsikrėsti yra drėgnas oras, didelio tankumo sodinimas ir pavėsis“, – sakė Yiannis Ampatzidis, UF/IFAS žemės ūkio ir biologijos inžinerijos docentas ir knygos bendraautorius. naujas tyrimas apie ankstyvą miltligės aptikimą, paskelbtas žurnale Biosystems Engineering.
Tyrimui UF/IFAS mokslininkai naudojo jutiklinę sistemą, prijungtą prie dronų, kad surinktų spektrinius duomenis apie vasarinių moliūgų miltligę UF/IFAS Pietvakarių Floridos tyrimų ir švietimo centro laukuose ir laboratorijose.
UF / IFAS mokslininkai naudojo technologiją, kuri nesiremia vizualiniais simptomais, kad nustatytų miltligę, sakė Ampatzidis. Žmogaus akys gali matyti tik šviesiąją elektromagnetinio spektro dalį. Ši technologija gali „matyti“ daugiau. Taigi mokslininkai naudojo šį tyrimą, kad nustatytų geriausius bangos ilgius ankstyvam miltligės aptikimui – lapuose, kurie neturėjo simptomų arba pasireiškė ankstyvi simptomai.
Tyrėjai naudojo mašininį mokymąsi – dirbtinio intelekto pogrupį, kuris gali „pasimokyti“ iš spektrinių duomenų, kad aptiktų miltligę. Duomenys buvo gauti iš dronų ir antžeminių jutimo sistemų. Apmokytas mašininio mokymosi modelis nustatė miltligę skirtingose ligos vystymosi stadijose, sakė Ampatzidis. Mašininio mokymosi sistema sukuria matematinį modelį, leidžiantį aptikti miltligę, žmogui neužprogramavus atlikti konkrečių veiksmų.
Atlikę moliūgų lapų vaizdus ir spektrinio atspindžio analizę, mokslininkai maždaug 95% atvejų aptiko miltelius. Tiesą sakant, net ir be matomų ligos simptomų, technologija tyrėjams parodė ligą 82–89% atvejų.
„Labai svarbu anksti nustatyti miltligę, nes liga greitai plinta, o pažeidimai didėja ir susidaro dulkėta balta arba pilka danga“, – sakė UF/IFAS podoktorantūros mokslininko Jaafaro Abdulridha fakulteto patarėjas Ampatzidis. studija.
Pamelai Roberts, UF/IFAS augalų patologijos profesorei, reikia duomenų iš inžinierių, tokių kaip Ampatzidis, kad padėtų jai nustatyti ligas ankstyviausiose stadijose. Ji tai lygina su ankstyvu žmonių ligų nustatymu.
„Anksti nustačius bet kokią sveikatos problemą, nesvarbu, ar tai būtų žmonių, ar augalų, yra geriausia galimybė ją suvaldyti ankstyvos intervencijos būdu“, – sakė tyrimo bendraautorius Robertsas. "Taip pat augalų ligos lengviau kontroliuojamos anksti, kai patogenų populiacija yra maža, palyginti su vėlesniu epidemijos laikotarpiu."
„Be to, ši technologija iš tikrųjų gali sumažinti cheminių purškalų naudojimą, pašalindama tokias aplikacijas, kurias būtų galima panaudoti dar prieš pradedant kontroliuoti ligą“, – sakė ji. „Kadangi miltligė yra lėtinė moliūgų problema pietvakarių Floridoje, tai tik klausimas, kada liga pasireikš, o ne ar. Tikslus fungicidų naudojimo laikas, nesvarbu, ar tai būtų tradicinė ar ekologinė žemdirbystė, gali padidinti produkto veiksmingumą ir sumažinti nuostolius.
Pagrindiniai miltligės simptomai yra baltos dėmės ar dėmės, dažniausiai ant lapų. Ankstyvosiose infekcijos stadijose diagnozuoti miltligę sunku dėl simptomų ant apatinių, labiau subrendusių lapų, kuriuos dažnai dengia kiti lapai.
"Trumpai tariant, liga gali pakeisti lapų savybes ir paveikti šviesos, atsispindinčios nuo lapų, kiekį tose srityse, kurios yra už matomo spektro ribų, kurių žmonės nemato", - sakė Ampatzidis.
- Bradas Buckas, Floridos universitetas