Istraživači koriste dronove i veštačku inteligenciju da prate invazivne smrdljive bube

Istraživači koriste dronove i veštačku inteligenciju da prate invazivne smrdljive bube

Istraživači u Italiji otkrili su prvu uspešnu primenu komercijalnih dronova u kombinaciji sa veštačkom inteligencijom (AI) za praćenje invazivne poljoprivredne štetočine, Haliomorpha halis, opšte poznate kao smeđa mramorirana smrdljiva buba. Ovo istraživanje, objavljeno u časopisu Nauka o upravljanju štetočinama, označava značajan napredak u korišćenju bespilotnih letelica (UAV) za automatizovano praćenje invazivnih vrsta.

Haliomorpha halis je ozloglašena po velikoj šteti zasadama voćnjaka širom Severne Amerike i južne Evrope. U Italiji je ova invazivna štetočina prouzrokovala štetu u proizvodnji voća u iznosu od 588 miliona evra u 2019. godini. Tradicionalne metode praćenja, kao što su feromonske zamke, vizuelno uzorkovanje i mreža za čišćenje su radno intenzivni i često neefikasne na velikim površinama.

„Trenutne metode praćenja imaju neke važne nedostatke, kao što su ‘prelivanje zamke’ i potreba i trošak da operateri sprovode aktivno praćenje,“ objasnio je Daniele Giannetti, istraživač sa Univerziteta u Parmi i ko-vodeći autor rada.

„Naš cilj je bio da pronađemo pouzdan način praćenja ovih invazivnih insekata bez negativnih efekata metoda koje troše vreme i energiju koje se trenutno koriste“, rekla je Lara Maistrello, profesorka na Univerzitetu Modena i Ređo Emilija i ko-voditelj studije. studija.

Istraživači su razvili automatizovani protokol leta, kontrolisan preko mobilne aplikacije, za snimanje slika visoke rezolucije voćnjaka krušaka na visinama do osam metara. Posebno je utvrđeno da dronovi mnogo manje ometaju bube od prisustva ljudskih posmatrača, što omogućava preciznije prikupljanje podataka o distribuciji štetočina.

Utvrđeno je da odrasle bube pokazuju smrzavanje kao odgovor na prisustvo UAV-a, što je pomoglo da se olakša snimanje slika visoke rezolucije.

AI za autonomno prepoznavanje štetočina

Skup podataka slika je korišćen za obuku, validaciju i testiranje AI modela za identifikaciju H. Halisa. Modeli učenja transfera, koji koriste već postojeće kapacitete prepoznavanja, značajno su nadmašili modele obučene od nule, pri čemu je model sa najvišim performansama postigao tačnost detekcije od 97%.

O efikasnosti AI modela, Giannetti je primetio: „Sve u svemu, ovaj novi sistem za praćenje pokazao je potencijal integracije UAV i AI za otkrivanje i kvantifikaciju prisustva štetočina insekata veličine i oblika H. halis.“

Implikacije ove tehnologije su značajne za integrisane strategije upravljanja štetočinama, uključujući razvoj preciznih modela prognoze koji se prilagođavaju meteorološkim uslovima i uslovima životne sredine. „Ovo je danas posebno važno uoči brzih klimatskih promena“, istakao je Đaneti.

Gledajući dalje od smrdljivih buba

Novi sistem za praćenje ima potencijal za širok spektar primena.

„Aplikacija za snimanje može se lako prilagoditi različitim kulturama“, objasnio je Maistrello. „Naravno, ako želite da pređete na druge insekte, moraćete da obučite nove modele, ali ovo iskustvo je zaista ohrabrujuće. Smatramo da su ovi rezultati uzbudljivi, posebno zato što je mnogo njihovih budućih primena.“