Создан метод оценки состояния сельскохозяйственных растений с использованием биофотоники и ИИ

Ученые Федерального научного агроинженерного центра ВИМ разработали метод количественной оценки биологических рисков возникновения и распространения инфекционных и паразитарных заболеваний картофеля и других сельскохозяйственных растений.

2 февраля 2026

В основе метода лежат природоподобные технологии биофотоники, позволяющие оценивать состояние растений на клеточном и физиологическом уровнях, а также алгоритмы искусственного интеллекта для анализа полученных данных.

Авторы провели балльно-рейтинговый анализ рисков заражения картофеля патогенами вирусной, бактериальной, нематодной и микозной этиологии с учетом механизмов и путей передачи. Метод реализован в виде многоуровневой программной системы с использованием технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Всего система охватывает 46 возбудителей инфекционных и паразитарных заболеваний.

Исследование показало, что для бактериальных патогенов чаще характерны низкий и средний уровни риска распространения, тогда как высокий и очень высокий уровни в основном связаны с фитопатогенами, вызывающими различные виды гнилей, включая возбудителя бурой гнили картофеля — заболевания, которое является карантинным объектом: в регионе, где оно регистрируется, вводится система административных и фитосанитарных мероприятий (карантин).

Авторы отмечают, что разработанная система анализа является гибкой и предполагает регулярный мониторинг и обновление данных, поскольку в условиях глобализации и мировой торговли возможен завоз новых штаммов инфекций и разновидностей паразитов, которые сумеют адаптироваться и к климатическим условиям конкретного региона, и к средствам химической защиты растений.

По мнению разработчиков, использование оптических методов в сочетании с анализом данных о возбудителях заболеваний с помощью технологий искусственного интеллекта повысит точность диагностики и эффективность профилактики, способствуя устойчивому развитию сельского хозяйства.

Исследование выполнено при поддержке Минобрнауки России в рамках Крупного научного проекта «Разработка природоподобных технологий управления свойствами и качественными показателями растений с использованием методов биофотоники и цифровых систем».

Источник

ПОДЕЛИТЬСЯ В СОЦСЕТЯХ: