طور علماء من المعهد الهندي للتكنولوجيا (IIT) ماندي ، نموذجًا حسابيًا للكشف الآلي عن الأمراض في محاصيل البطاطس باستخدام صور لأوراقها.
البحث الذي قاده الدكتور سريكانت سرينيفاسان ، أستاذ مشارك ، كلية الحاسبات والهندسة الكهربائية ، IIT Mandi ، بالتعاون مع المعهد المركزي لأبحاث البطاطس ، شيملا ، يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لتسليط الضوء على الأجزاء المريضة من الورقة.
بتمويل من قسم التكنولوجيا الحيوية ، مشاريع سياحية. من الهند ، تم نشر نتائج هذا البحث مؤخرًا في مجلة Plant Phenomics ، في ورقة شارك في تأليفها الدكتور سريكانت سرينيفاسان ، والدكتور شيام ك. جيتانجالي شارما ، من معهد آي آي تي ماندي ، والدكتور فيجاي كومار دوا ، والدكتور سانجيف شارما ، والدكتور جاغديف شارما ، من المعهد المركزي لأبحاث البطاطس ، شيملا.
كانت البطاطس ، في تاريخ العالم ، سبب المجاعة الكبرى في العالم في منتصف القرن التاسع عشر التي قتلت أكثر من مليون شخص في أيرلندا ودق ناقوس الموت للغة الأيرلندية. السبب؟ بطاطس مقلية.
اللفحة مرض شائع يصيب نبات البطاطس ، يبدأ كآفات خضراء فاتحة غير متساوية بالقرب من طرف الورقة وأطرافها ثم ينتشر إلى بقع نخرية كبيرة بنية إلى سوداء أرجوانية اللون تؤدي في النهاية إلى تعفن النبات. إذا تركت غير مكتشفة ودون رادع ، يمكن أن تدمر اللفحة المحصول بأكمله في غضون أسبوع في ظل ظروف مواتية.
د.سريكانت سرينيفاسان:
"في الهند ، كما هو الحال مع معظم البلدان النامية ، يتم إجراء اكتشاف اللفحة والتعرف عليها يدويًا بواسطة موظفين مدربين يستكشفون الحقل ويفحصون أوراق البطاطس بصريًا."
هذه العملية ، كما هو متوقع ، مملة وغير عملية في كثير من الأحيان ، خاصة في المناطق النائية ، لأنها تتطلب خبرة أخصائي البستنة الذي قد لا يكون الوصول إليه ماديًا.
جو جونسون ، باحث باحث ، IIT Mandi:
"يمكن أن يساعد الاكتشاف الآلي للأمراض في هذا الصدد ، وبالنظر إلى الانتشار الواسع للهواتف المحمولة في جميع أنحاء البلاد ، يمكن أن يكون الهاتف الذكي أداة مفيدة في هذا الصدد."
توفر الكاميرات المتقدمة عالية الدقة وقوة الحوسبة الأفضل وسبل الاتصال التي توفرها الهواتف الذكية منصة واعدة للكشف الآلي عن الأمراض في المحاصيل ، والتي يمكن أن توفر الوقت وتساعد في الوقت المناسب إدارة من الأمراض في حالات تفشي المرض.
يمكن للأداة الحسابية التي طورها علماء IIT Mandi اكتشاف اللفحة في صور أوراق البطاطس. تم تصميم النموذج باستخدام أداة AI تسمى بنية الشبكة العصبية التلافيفية المستندة إلى منطقة القناع ويمكنها تسليط الضوء بدقة على الأجزاء المريضة من الورقة وسط خلفية معقدة من مادة النبات والتربة.
من أجل تطوير نموذج قوي ، تم جمع بيانات الأوراق الصحية والمريضة من الحقول عبر البنجاب وأوب وهيماشال براديش. كان من المهم أن النموذج الذي تم تطويره يجب أن يكون قابلاً للنقل عبر الدولة.
د.سريكانت سرينيفاسان:
"يشير تحليل أداء الكشف إلى دقة إجمالية تبلغ 98٪ على صور الأوراق في البيئات الميدانية."
على الرغم من أن البطاطس ليست غذاءً أساسياً في معظم مناطق العالم ، إلا أنها محصول نقدي ، ويمكن أن يكون للفشل فيها عواقب وخيمة ، لا سيما بالنسبة للمزارعين ذوي الأراضي الهامشية. وبالتالي ، فإن الكشف المبكر عن الآفة مهم لمنع حدوث كارثة مالية للمزارع واقتصاد البلاد.
بعد هذا النجاح ، قام الفريق بتقليص حجم النموذج إلى بضع عشرات من الميجابايت بحيث يمكن استضافته على الهاتف الذكي كتطبيق. بهذا ، عندما يقوم المزارع بتصوير الورقة التي تبدو غير صحية ، سيؤكد التطبيق في الوقت الفعلي ما إذا كانت الورقة مصابة أم لا.
مع هذه المعرفة في الوقت المناسب ، سيعرف المزارع بالضبط متى يرش الحقل ، مما يوفر إنتاجه ويقلل من التكاليف المرتبطة بالاستخدام غير الضروري لمبيدات الفطريات.
د.سريكانت سرينيفاسان:
"يتم تحسين النموذج مع تغطية المزيد من الحالات"
سلط الدكتور سرينيفاسان الضوء على أنه سيتم نشره كجزء من تطبيق FarmerZone الذي سيكون متاحًا لمزارعي البطاطس مجانًا.
