Mandi: Các nhà khoa học từ Viện Công nghệ Ấn Độ (IIT) Mandi, đã phát triển một mô hình tính toán để phát hiện bệnh tự động trên cây khoai tây bằng cách sử dụng ảnh chụp lá của nó.
Nghiên cứu do Tiến sĩ Srikant Srinivasan, Phó Giáo sư, Trường Kỹ thuật Điện và Máy tính, IIT Mandi, phối hợp với Viện Nghiên cứu Khoai tây Trung ương, Shimla, đứng đầu, sử dụng kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo (AI) để làm nổi bật các phần bị bệnh của lá.
Được tài trợ bởi Cục Công nghệ Sinh học, Chính phủ. của Ấn Độ, kết quả của nghiên cứu này gần đây đã được công bố trên tạp chí Plant Phenomics, trong một bài báo được đồng tác giả bởi Tiến sĩ Srikant Srinivasan, và Tiến sĩ Shyam K. Masakapalli cùng với các học giả nghiên cứu, Ông Joe Johnson, và Ms. Geetanjali Sharma, từ IIT Mandi, và Tiến sĩ Vijay Kumar Dua, Tiến sĩ Sanjeev Sharma, và Tiến sĩ Jagdev Sharma, từ Viện Nghiên cứu Khoai tây Trung ương, Shimla.
Trong lịch sử thế giới, khoai tây là nguyên nhân gây ra nạn đói lớn trên thế giới vào giữa thế kỷ XNUMX giết chết hơn một triệu người ở Ireland và gióng lên hồi chuông báo tử cho tiếng Ireland. Nguyên nhân? Bệnh cháy lá khoai tây.
Bệnh bạc lá là một loại bệnh phổ biến trên cây khoai tây, bắt đầu là những vết bệnh có màu xanh nhạt không đồng đều ở gần ngọn và mép lá, sau đó lan rộng thành những mảng hoại tử lớn từ nâu đến đen tía, cuối cùng dẫn đến cây bị thối rữa. Nếu không được phát hiện và không được kiểm soát, bệnh bạc lá có thể phá hủy toàn bộ vụ mùa trong vòng một tuần trong điều kiện thuận lợi.
Tiến sĩ Srinivasan giải thích: “Ở Ấn Độ, cũng như hầu hết các nước đang phát triển, việc phát hiện và xác định bệnh bạc lá được thực hiện thủ công bởi các nhân viên được đào tạo, những người dò tìm đồng ruộng và kiểm tra bằng mắt thường các tán lá khoai tây. Quá trình này, như mong đợi, là tẻ nhạt và thường không thực tế, đặc biệt là đối với các vùng sâu vùng xa, vì nó đòi hỏi chuyên môn của một chuyên gia làm vườn, những người có thể không tiếp cận được.
Ông Joe Johnson, Học giả Nghiên cứu, IIT Mandi cho biết: “Việc phát hiện bệnh tự động có thể giúp ích cho vấn đề này và với sự phổ biến rộng rãi của điện thoại di động trên toàn quốc, điện thoại thông minh có thể là một công cụ hữu ích trong lĩnh vực này”. việc sử dụng nghiên cứu của mình. Các camera HD tiên tiến, khả năng tính toán tốt hơn và các phương thức giao tiếp được cung cấp bởi điện thoại thông minh cung cấp một nền tảng đầy hứa hẹn để phát hiện bệnh tự động trên cây trồng, có thể tiết kiệm thời gian và giúp quản lý kịp thời dịch bệnh, trong trường hợp bùng phát dịch bệnh.
Công cụ tính toán do các nhà khoa học của IIT Mandi phát triển có thể phát hiện ra bệnh cháy lá trong hình ảnh lá khoai tây. Mô hình được xây dựng bằng cách sử dụng một công cụ AI có tên là kiến trúc mạng nơ-ron phức hợp dựa trên vùng mặt nạ và có thể làm nổi bật chính xác các phần bị bệnh của lá giữa nền phức tạp của thực vật và đất.
Để phát triển một mô hình hiệu quả, dữ liệu về lá khỏe mạnh và bị bệnh đã được thu thập từ các cánh đồng ở Punjab, UP và Himachal Pradesh. Điều quan trọng là mô hình được phát triển phải có tính khả chuyển trên toàn quốc.
Tiến sĩ Srinivasan cho biết: “Phân tích hiệu suất phát hiện cho thấy độ chính xác tổng thể là 98% trên hình ảnh lá cây trong môi trường thực địa.
Mặc dù khoai tây không phải là lương thực chính ở hầu hết các khu vực trên thế giới, nhưng nó là một loại cây ăn tiền, và sự thất bại của nó có thể gây ra những hậu quả tai hại, đặc biệt là đối với những người nông dân có đất đai ít ỏi. Vì vậy, việc phát hiện sớm bệnh bạc lá là rất quan trọng để ngăn chặn thảm họa tài chính đối với người nông dân và nền kinh tế của đất nước.
Sau thành công này, nhóm nghiên cứu đang giảm kích thước mô hình xuống còn vài chục megabyte để nó có thể được lưu trữ trên điện thoại thông minh dưới dạng ứng dụng. Với điều này, khi người nông dân chụp ảnh lá có vẻ không khỏe mạnh, ứng dụng sẽ xác nhận trong thời gian thực xem lá có bị nhiễm bệnh hay không. Với kiến thức kịp thời này, người nông dân sẽ biết chính xác khi nào nên phun thuốc trên đồng ruộng, tiết kiệm sản phẩm của mình và giảm thiểu chi phí liên quan đến việc sử dụng thuốc trừ bệnh không cần thiết.
Tiến sĩ Srinivasan nói thêm: “Mô hình đang được hoàn thiện khi có nhiều tiểu bang hơn, và nhấn mạnh rằng nó sẽ được triển khai như một phần của nông dânKhu ứng dụng sẽ có sẵn miễn phí cho nông dân trồng khoai tây.