Качество зерна определит нейросеть
Школьники агротехклассов помогают молодым ученым Алтайского ГАУ обучить нейросеть для распознавания сортов пшеницы, сообщили в пресс-службе вуза.
На базе средней школы № 53 Барнаула продолжается реализация уникального научного проекта, инициированного студентами Алтайского государственного аграрного университета. Школьники под руководством наставников из вуза создают базу данных для обучения искусственного интеллекта, который в будущем сможет за секунды определять качество зерна.
Алтайский ГАУ и барнаульская школа № 53 успешно сотрудничают с сентября 2024 года. В школе открыт агротехнологический класс, где ученые АГАУ на постоянной основе ведут дополнительные образовательные программы, более 600 ребят стали участниками научно-просветительского проекта «Поколение АГРО», знакомящего школьников с базовыми компетенциями современных аграрных профессий.
Новый этап партнерства — вовлечение учащихся в реальные научно-исследовательские разработки. Первая встреча команды проекта состоялась в начале марта, а 14 марта ребята приступили к практической работе над созданием нейросети.
Инициаторами и разработчиками программного обеспечения выступили студенты Инженерного факультета Алтайского ГАУ Павел Сажин и Илья Бредихин. Молодые учёные работают над тем, чтобы обучить нейросеть безошибочно распознавать сорта пшеницы и определять характеристики зерна по фотографии. Для этого алгоритму нужны тысячи размеченных изображений. Эту кропотливую работу помогают сделать школьники.
В школьной лаборатории юные исследователи под руководством учителя биологии Ольги Камаловой осваивают полный цикл подготовки данных. Школьники раскладывают зерна на белом фоне, фотографируют их на смартфоны и взвешивают образцы на высокоточных весах (до сотых долей грамма). Затем снимки загружаются в программу, разработанную студентами АГАУ, где каждый параметр зерна тщательно размечается. Именно эти данные лягут в основу «ума» будущей системы.
Алтайский край — житница России, где агропромышленный комплекс является основой экономики. Технология, позволяющая за секунды определять качество и товарную пригодность зерна по фото, станет важным шагом в цифровизации отрасли.
Фотографию предоставила пресс-служба вуза.
