Big data, світло та штучний інтелект в боротьбі проти церкоспорозу

Камера, яка робить фотознімки цукрових буряків, встановлена на мобільній конструкції з синього сталевого профілю з гумовими колесами. На невеликій відстані від неї на рухливій платформі розміром з сервувальний столик, розміщено химерний засіб, який направляє лазер на листя цукрових буряків. Може здатися, що робота, яка кипить в полі поблизу баварського містечка Платтлінга, що неподалік Регенсбурга, доволі проста, але насправді вона потребує високої точності. В цю роботу залучене світло в непомітному для людського ока спектрі, величезний масив даних та зусилля вчених компанії KWS та різних університетів, які зайняті пошуком рішення серйозної для аграріїв проблеми, яку являє собою шкодочинний грибок Cercospora.

За словами наукового співробітника Технічного університету Клаусталя Ульріки Віллер, неможливість визначити та попередити поширення церкоспорозу на ранній стадії може спричинити втрату більшої частини врожаю цукрових буряків. Бажання запобігти цим втратам є основним мотивуючим фактором у роботі експертів компанії KWS та дослідників Ульріки Віллер та вчених Дослідницького центра Юліха та Дортмундського технічного університету, які об’єднали свої зусилля в рамках спільного проєкту «Data Plant».

Як пояснює доктор фізичних наук та керівник проєкту Крістоф Бауер з KWS, мета проєкту – «автоматизувати процес проведення польових досліджень великої кількості рослин, а також забезпечити швидке виявлення інфекції та вчасно відреагувати».

Всі дослідники володіють необхідними для рішення поставленої задачі компетенціями. Так, вчені з Клаусталя проводили лабораторні експерименти по впливу лазера на заражені грибком рослини та виявили помірну різницю температур між зараженими та здоровими рослинами. «Тепер ми плануємо провести такі виміри в реальних польових умовах», – каже Віллер.

Спільна робота на місцях

Дослідники з Технічного університету Клаусталя та Дослідницького центра Юліха використовують два різних підходи до проведення польових досліджень в Баварії. Проте вони прагнуть виробити спільне рішення «глобальної проблеми», – так Віллер називає шкодочинний грибок Cercospora. Ініціатором проєкту виступило Федеральне міністерство продовольства та сільського господарства Німеччини.

Зараз настали сприятливі часи для проведення польових досліджень – з кінця липня на початок серпня в цій частині Баварії тримається тепла та волога погода. Окрім того, рослини вийшли в ту стадію росту, при якій вони починають торкатися листками. За словами Віллера, саме в цих умовах проходить найбільш активне поширення грибка.

«Кожен учасник проєкту створює окремі елементи мозаїки»

В ході першої кампанії по збору даних в польових умовах учені з двох дослідницьких інститутів планують за допомогою своїх експериментальних установок зібрати декілька терабайт інформації з площі приблизно в один гектар. Загальний обсяг інформації збільшується і за рахунок метеорологічних даних, які впливають на ріст рослин, таких як вологість, вітер, напрям вітру, опади, тиск повітря та температура. За обробку та аналіз всіх даних відповідає Технічний університет Дортмунда, який бере участь в проєкті. «Своєю працею кожен учасник проєкту створює окремі елементи мозаїки, які в кінці мають скласти єдину картину», – каже Віллер.

Температурна аномалія вражених ділянок листків

Щоб розробити автоматичний метод оцінки, який дозволить виявляти грибок Cercospora на ранній стадії ураження, команда Віллер з Технічного університету Клаусталя опромінює листя цукрових буряків невидимим інфрачервоним світлом, яке ще називають «тепловим випромінюванням». «Під впливом випромінення з певною довжиною хвилі з середньої інфрачервоної області спектра уражені ділянки листків нагріваються не так, як здорові», – каже Віллер.

Хвилі мають ультракоротку довжину, що дорівнює 6 мікрометрам або 0,006 мм. Інфрачервона камера ловить випромінення від уражених листків та тим самим вимірює їх температуру, яка зберігається в пам’яті. Кінцева мета заключається в розробці інфрачервоної камери, яка здатна виявити факт зараження рослин на тій стадії, коли це ще не можна побачити людському оку.

План: мала мобільна система

За словами Віллер, дослідники Технічного університету Клаусталя вперше провели подібні виміри поза лабораторією. На відміну від лабораторних умов, в Платтлінгу вони працюють під відкритим сонцем. «Це справжній виклик, – додає Віллер, – тому що сонячне світло та його інтенсивність впливають на результати вимірювань. Дослідники спочатку вимірюють температуру здорових та уражених листків без використання лазера, а потім – за допомогою світлового випромінювання. Дані про різницю температур зберігаються. «Якщо сонце світить прямо на листки, його температура буде вищою, і різниця температур після лазерного опромінення може бути неінформативною», – стверджує Віллер.

Вчені також працюють над удосконаленням вимірювальних приладів в польових умовах: «Конструкції, які використовуються сьогодні, в майбутньому в мають бути більш мобільними та компактними для контрольно-вимірювальних заходів в Італії наступного року», – каже Віллер.

Зрештою, дане обладнання буде причіплене до трактора, який і буде тягнути його полем, замість того, щоб це робили люди вручну. До того часу дослідники також планують знайти оптимальну довжину хвилі для своєї системи.

IT-фахівці тренують штучний інтелект

Дані первинних вимірювань, проведених поза лабораторією, а також метеорологічні дані, тепер знаходяться в руках IT- фахівців Технічного університету Дортмунду. Вони мають опрацювати зібрані дані та розробити відповідні програми, які зможуть розпізнавати уражені листки.

Але які дані є необхідними для вирішення даної задачі? І як комп’ютер зрозуміє, що саме необхідно розпізнавати? Наприклад, аналізуючи результати вимірювань, отримані в Технічному університеті Клаусталя, дортмундські фахівці визначають довжину хвилі лазера, за якої різниця температур на ураженій рослині була виявлена найбільш чітко. Кінцеві дані вносяться в програму та слугують індикатором захворювання. Вчені повторюють цей крок знову і знову, навчаючи алгоритми штучного інтелекту, щоб в подальшому він міг сам визначити, уражена рослина, чи ні.

Дослідницький центр Юліха використовує флюоресценцію хлорофілу

Дані, отримані командою Дослідницького центру Юліха під керівництвом фахівця з фенотипування доктора Онно Мюллера, вже надійшли до вчених з Дортмунда. Аналогічно системі, що застосовується в Технічному університеті Клаусталя, метод LIFT, який використовується в Юліху, (метод світлоіндукованої флюоресценції), заснований на використанні світла з певною довжиною хвилі.

Але підхід, що застосовують вчені, виглядає інакше. Фахівці з Юліха приділяються увагу фотосинтезу в листі, або, якщо бути точнішим, вони використовують так звану флюоресценцію хлорофілу, яка відбувається природнім шляхом в процесі фотосинтезу.

Чи впливає грибок на фотосинтез?

«Якщо коротко, то фотосинтез – це перетворення сонячної енергії та вуглекислого газу в хімічну енергію у вигляді глюкози. Цей процес запускається в рослині, коли пігмент хлорофіл поглинає сонячне світло. Частина світлової енергії, що поглинається рослиною, випромінюється назад, і таке випромінення називається флюоресценцією хлорофілу. Вчені з Дослідницького центру Юліха реєструють його за допомогою давача LIFT, каже Мюллер.

Він припускає, що коли ділянка листка уражена церкоспорою, то це впливає на фотосинтез на даній ділянці. Оскільки флюоресценція хлорофілу тісно пов’язана з ефективністю фотосинтезу, то зміна флюоресценції на уражених ділянках листків може свідчити про ураження грибком.

Подальший аналіз покаже, як можна поєднати дані, отримані вченими з Технічного університету Клаусталя та Дослідницького центру Юліха. Якщо температура ураженої ділянки листка підвищиться до певну кількість градусів, і через дану ділянку відбувається повернення певної кількості енергії, то ці два явища свідчать про наявність грибка Cercospora на даній ділянці листка.

Далі комп’ютери повинні автоматично визначати та з високою точністю оцінювати інформацію, що поступає з датчиків. Для цього вони будуть використовувати алгоритми на основі машинного навчання та штучного інтелекту. Щоб досягти високої швидкості виявлення, така система має бути навчена з використанням наявних зображень. У випадку з проєктом «Data Plant» в якості таких зображень слугують фотографії уражених та здорових листків. Команди фізиків та селекціонерів відзначає на знімках, де зображені здорові та уражені листки і таким чином створює великий масив даних для штучного інтелекту, так звані big data.

«Досліджувана процедура не обмежується тільки грибком Cercospora, – каже керівник проєкту Крістоф Бауер. – Ми припускаємо, що цей принцип може бути застосований для автоматизованого виявлення багатьох захворювань листків на ранніх етапах. Зараз ми закладаємо основу для вирішення цих задач».

Поєднання нової сенсорної технології, звичайного аналізу зображень та машинного навчання давно перестало бути чистою дослідницькою роботою на KWS. Ці технології вже використовуються в селекції та дослідженнях.

Технології, які описані в даній статті, дозволять аграріям мати швидкий доступ до різноманітних гібридів, а швидка оцінка стану рослин стане можливою за допомогою дронів.