وقام العلماء بتطوير نظام يعتمد على مجموعة من الشبكات العصبية، والتي باستخدام الذكاء الاصطناعي، تسمح لهم بمراقبة الحقول وتحديد البياض الدقيقي والعفن الرمادي، والذي يعتبر أكثر أمراض عباد الشمس شيوعًا.
عباد الشمس هو محصول البذور الزيتية الرئيسي في روسيا، والذي يتم الحصول على زيت عباد الشمس منه. النبات قابل للتكيف بدرجة كبيرة وله تركيبة كيميائية غنية، بما في ذلك البروتينات والأحماض الأمينية وفيتامين "ب" والعناصر الدقيقة، وتستخدم المنتجات المصنعة من عباد الشمس على نطاق واسع ليس فقط في صناعة المواد الغذائية، ولكن أيضًا في الصناعات التجميلية والدوائية والكيميائية.
وتواجه الرغبة في زيادة إنتاج محصول عباد الشمس تهديدًا متزايدًا للأمراض، التي يمكن أن تسبب أضرارًا كبيرة للمحصول، إذ تتطلب أساليب الصحة النباتية مراقبة مستمرة لحالة النباتات. ومع ذلك، فإن هذا النهج يتطلب عمالة كثيفة للغاية ويتطلب موارد إضافية.
من أجل ذلك، اقترح علماء من جامعة شمال القوقاز الفيدرالية الروسية، حل هذه المشكلة باستخدام الذكاء الاصطناعي، إذ وجدوا طريقة لزيادة دقة التعرف على الشبكة العصبية لأمراض عباد الشمس، بناءً على صور ميدانية حقيقية. ووفقًا للعلماء، يتيح النظام إمكانية تحديد الأوراق الصحية والبياض الدقيقي والعفن الرمادي من الصور بدقة تصل إلى 97.02%.
يعد البياض الدقيقي والعفن الرمادي أحد أكثر أمراض عباد الشمس شيوعًا، فهي تصيب إلى جانب عباد الشمس، أكثر من 370 نوعًا من النباتات.
وتقول فالنتينا بابوشينا، الباحثة في قسم الحوسبة المعيارية والذكاء الاصطناعي في جامعة شمال القوقاز الفيدرالية، إن التشخيص المبكر لهذه الأمراض سيمنع خسائر كبيرة في المحاصيل، لأن هذه الأمراض يمكن أن تؤدي إلى خسارة المحاصيل بنسبة 100% تقريبًا إذا لم يتم منع انتشارها في الوقت المناسب.
وأضافت بابوشينا إن "المجموعة المطورة من الشبكات العصبية، مع الطائرات المسيرة، ستسمح للمنتجين بمراقبة حالة الحقول في الوقت الفعلي وتلقي التقارير في الوقت المناسب عن تفشي الأمراض ونوعها وموقعها".
وفي الوقت الحالي، يواجه العلماء مهمة تحسين التطوير من خلال إضافة طرق تجزئة الصورة، والتي ستسمح للشبكة العصبية بالتركيز على المناطق الفردية من الأوراق المتضررة من الأمراض، وستزيد من دقة التشخيص.
ووفقا للدراسة المنشورة على موقع "سبرينغر"، فإن هذا النظام متعدد الاستخدامات وقابل للتطبيق على المحاصيل الأخرى.