29. díl: Umělá inteligence pomůže detekovat plevele
Speciální drony mohou plošně monitorovat pole a na základě získaných dat pak dokážou zemědělci určit, která místa jsou zasažena plevelem a potřebují ošetřit. Vyhodnocování snímků by nově pěstitelům mohla usnadnit umělá inteligence. Vědci z Agronomické fakulty Mendelovy univerzity v Brně pracují na optimalizaci celého procesu. Zaměřit se chtějí zejména na obtížně detekovatelné plevele, uvedla to v tiskové zprávě mluvčí MENDELU Tereza Pospíchalová.
„Výsledky řady výzkumů ukazují výraznou úsporu herbicidů při jejich cílené aplikaci, ať už v podobě bodového využití nebo plošného variabilního dávkování. Objem použitého postřiku se může snížit o 30 až 80 %,“ přiblížil Vojtěch Slezák z Ústavu agrosystémů a bioklimatologie AF MENDELU. Potřebná data získávají zemědělci ze snímků pořízených zemědělskými drony, které pracují se senzory pro záznam RGB a spektrálních snímků. „Jejich použití se liší podle potřeby s ohledem na fáze růstu rostlin. Například u spektrálních snímků můžeme využít toho, že plevele a plodiny mají v růstových fázích různou spektrální odrazivost. To znamená, že jsme schopní na snímku obě rostliny rozlišit,“ vysvětlil Slezák.
Budou testovat tři typy dronů
Jak kvalitní bude sběr dat, jejich vyhodnocení a následné využití v praxi však záleží na řadě faktorů v průběhu celého procesu. Cílem vědců je vytvořit sadu doporučení, kterými by se zemědělci při monitoringu plevelů mohli řídit. „Proces cílené aplikace zahrnuje tři fáze. Tou první je výběr vhodného dronu a nastavení správných letových parametrů, například výšky letu. Druhou oblastí je vyhodnocení dat s pomocí pokročilých algoritmů založených na strojovém učení, tedy datová analýza s využitím umělé inteligence. Třetí kategorií je pak samotná aplikace postřiku na pozemek, aby vše zafungovalo tak, jak má. Chceme vybrat to nejekonomičtější a nejefektivnější řešení pro agronoma,“ vysvětlil Slezák.
V rámci výzkumu budou vědci testovat tři typy komerčně dostupných zemědělských dronů na pozemcích zemědělských podniků z Kroměřížska a Znojemska. Následně pak budou výzkumníci na získaných data setech „učit“ umělou inteligenci plevele rozpoznávat. Soustředit se přitom chtějí na obilniny a v nich rostoucí plevele, zejména nebezpečnou chundelku metlici, která zamořuje ozimé obilniny. Výsledkem cílené aplikace je nejenom menší zátěž pro životní prostředí, ale také nižší náklady pro pěstitele. Výsledná doporučení týkající se monitoringu plevelů by měli mít zemědělci k dispozici na konci letošního roku.
