Российские энтомологи создали нейросеть для поиска насекомых-вредителей

Российские энтомологи создали нейросеть для поиска насекомых-вредителей

Источник: David McClenaghan/CSIRO

Новый инструмент поможет упростить и ускорить работу энтомологов и будет полезен как для выявления вредителей, так и для изучения биоразнообразия. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Systematic Entomology.

В мире существуют миллионы видов насекомых, и многие из них настолько похожи даже при близком рассмотрении, что отличить их можно лишь по мельчайшим деталям строения с помощью сканирующих электронных микроскопов и прочих дорогостоящих устройств. Ошибки при этом могут привести, например, к неточному выявлению вредителя, неверному подбору пестицидов и, как следствие, потере урожая.

Исследователи разработали нейросеть, которую обучили различать между собой клопов-слепняков из рода Adelphocoris — из 48 видов этих клопов 18 обитают в России и вредят бобовым культурам.

Исследование включало четыре этапа на основе анализа цифровых фотографий тысяч клопов из коллекции Зоологического института. Сначала исследователи проверили, насколько успешно нейросеть отличает все виды Adelphocoris друг от друга, затем — сам род Adelphocoris от других похожих на него родов, на третьем этапе — как хорошо она внутри рода отличает самцов от самок, а в конце — насколько успешно обученные только на коллекционных экземплярах модели могут распознавать фотографии клопов Adelphocoris, найденные в Интернете.

«На примере растительноядных клопов-слепняков из хозяйственно значимого рода Adelphocoris мы пробовали автоматизировать процесс точного определения насекомых с помощью компьютерного зрения. Для этого нам надо было научить компьютер распознавать виды так, как это делает специалист-энтомолог, или еще лучше. Это процесс трудоемкий, но возможный благодаря оцифровке обширных научных коллекций. Анализируя множество фотографий экземпляров, которые ранее правильно определили люди, компьютер учится распознавать виды, и после некоторой тренировки делает это быстрее и точнее, чем человек», — рассказал руководитель проекта по гранту РНФ Алексей Солодовников, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник Зоологического института РАН.

Модели пока не позволяют правильно определять виды клопов, сфотографированных в природе, признаются ученые. Однако при соблюдении правил съемки, включая определенный ракурс, исследователям удалось добиться точности, сопоставимой с результатами профессионалов — но за гораздо меньший отрезок времени. В ходе экспериментов исследователи также подтвердили, что классификация видов Adelphocoris основывается на ряде определенных частей тела насекомого — в частности, гениталий.

Исследователи рассчитывают, что в дальнейшем современные достижения в области машинного обучения помогут биологам практически безошибочно определять очень похожие виды насекомых по внешнему виду как в целях познания биологического разнообразия планеты, так и для практических разработок, важных для сельского хозяйства.

В планы ученых входит довести до автоматизма анализ данных, чтобы в разы ускорить определение с высочайшей точностью.

Источник: news.mail.ru



Добавить комментарий