«Совместно с коллегами из Индии мы разработали прототип интеллектуальной системы автоматизации в сельском хозяйстве. С нашей стороны была создана нейросетевая модель для определения свежести фруктов (бананов, яблок, апельсинов и т. д.). В том числе мы закончили работу над пользовательским интерфейсом приложения на Android для управления данной системой», – рассказал доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Вячеслав Гульванский.

В прототип интеллектуальной системы входит созданная учеными ЛЭТИ нейросетевая модель для диагностики свежести фруктов, которая способна определять уровень спелости по их изображениям.

Кроме того, преимуществом данной системы является интегрированный интеллектуальный модуль для сбора данных, которые собираются в реальном времени от нескольких датчиков, устанавливаемых в различных местах поля с растениями. Датчики могут определять объемное содержание воды в почве, температуру и относительную влажность, а также обнаружить те вещества, которые оказывают негативное влияние на почвенные процессы (например, аммиак, оксиды азота, бензол, табачный дым, углекислый газ и др.).

Так, с помощью данных разработок можно проводить мониторинг состояния почвы и качества воздуха в районах посевов, что обеспечит своевременное решение проблем.

«В перспективе интеллектуальная система поможет в мониторинге состояния плодовых культур во время их выращивания, а также в определении их свежести на конвейерах или при сборе/сортировке с точностью свыше 90% на сельскохозяйственных предприятиях», – подчеркнул Гульванский.

Ученые продолжают работу над совершенствованием разработанного прототипа. В будущем они планируют повысить его точность.