В Африке разработали систему ИИ для раннего выявления токсинов в зерне
Международный институт тропического сельского хозяйства (IITA) при поддержке Международной группы по сельскохозяйственным исследованиям (CGIAR) разработал инструмент на базе искусственного интеллекта, который прогнозирует заражение кукурузы афлатоксинами.
Система Aflatoxin risk Early Warning System (A-EWS) объединяет спутниковые данные и алгоритмы ИИ, чтобы создавать карты, показывающие зоны риска загрязнения. Модель обучена на более чем десятилетних данных по образцам кукурузы из Кении, Уганды, Малави, Танзании, а также учитывает погодные условия, высоту местности и характеристики почвы. Система делит территории по уровням риска, помогая точнее определять, где необходимо применить меры защиты урожая.
Разработчики создают единый протокол тестирования для повышения точности модели и планируют расширить ее применение на другие культуры, подверженные заражению афлатоксинами.
Марина Пустовойтова
Другие новости














