ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДИАГНОСТИКЕ И КОНТРОЛЕ РАСТИТЕЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ДИАГНОСТИКЕ И КОНТРОЛЕ РАСТИТЕЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ 1С. Дрозденский, 2Ш. Каршибоев, 3Э. Муртазин

1доктор технических наук Филиал ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ», 2'3Старший преподаватель

https://doi.org/10.5281/zenodo.10937953

Аннотация. Статья рассматривает применение искусственного интеллекта в диагностике и контроле растительных заболеваний в сельском хозяйстве. Авторы обсуждают преимущества использования современных технологий, таких как машинное обучение и анализ данных, для повышения эффективности борьбы с заболеваниями растений. Описываются методы диагностики на основе обработки изображений и прогнозирования распространения болезней с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. Заключение подчеркивает важность применения ИИ в сельском хозяйстве для обеспечения продовольственной безопасности и устойчивого развития.

Ключевые слова: Искусственный интеллект, растительные заболевания, диагностика, контроль, сельское хозяйство, машинное обучение, анализ данных.

Annotatsiya. Maqolada qishloq xo'jaligida o'simliklar kasalliklarini tashxislash va nazorat qilishda sun'iy intellektdan foydalanish ko'rib chiqiladi. Mualliflar o'simliklar kasalliklarini boshqarishni yaxshilash uchun mashinani o'rganish va ma'lumotlar tahlili kabi zamonaviy texnologiyalardan foydalanishning afzalliklarini muhokama qilishadi. Tasvirga ishlov berish va sun'iy intellekt algoritmlari yordamida kasalliklar tarqalishini bashorat qilishga asoslangan diagnostika usullari tasvirlangan. Xulosa oziq-ovqat xavfsizligi va barqaror rivojlanishni ta'minlash uchun qishloq xo'jaligida sun'iy intellektni qo'llash muhimligini ta'kidlaydi.

Kalit so'zlar: Sun'iy intellekt, o'simlik kasalliklari, diagnostika, nazorat, qishloq xo'jaligi, mashinalarni o'rganish, ma'lumotlarni tahlil qilish.

Abstract. The article examines the use of artificial intelligence in the diagnosis and control of plant diseases in agriculture. The authors discuss the benefits of using modern technologies such as machine learning and data analytics to improve plant disease management. Diagnostic methods based on image processing and predicting the spread of diseases using artificial intelligence algorithms are described. The conclusion highlights the importance of applying AI in agriculture to ensure food security and sustainable development.

Keywords: Artificial intelligence, plant diseases, diagnostics, control, agriculture, machine learning, data analysis.

Введение

Сельское хозяйство является одной из важнейших отраслей мировой экономики, обеспечивая продовольственную безопасность и сырье для различных отраслей промышленности. Однако растения, составляющие основу сельскохозяйственного производства, подвержены различным заболеваниям, которые могут серьезно угрожать урожаю и доходам сельскохозяйственных производителей [1]. В последние десятилетия с появлением современных технологий, включая искусственный интеллект (ИИ), сельское хозяйство стало более эффективным и устойчивым. Применение ИИ в диагностике и контроле растительных заболеваний представляет собой инновационный подход, который открывает новые перспективы для борьбы с этими проблемами. В данной статье мы

рассмотрим роль искусственного интеллекта в современном сельском хозяйстве и его влияние на диагностику и контроль растительных заболеваний [2].

Растения, как и все живые организмы, подвержены заболеваниям, которые могут привести к значительным потерям урожая и экономическим убыткам для сельскохозяйственных предприятий. Однако благодаря современным технологиям, таким как искусственный интеллект (ИИ), сельское хозяйство стало более эффективным и устойчивым. Применение ИИ в диагностике и контроле растительных заболеваний открывает новые перспективы для борьбы с этими проблемами.

ИИ в диагностике растительных заболеваний

Одним из ключевых применений искусственного интеллекта в сельском хозяйстве является автоматизированная диагностика растительных заболеваний. Традиционные методы диагностики могут быть трудоемкими и требовать опыта. С использованием ИИ, процесс диагностики становится более быстрым, точным и доступным [3].

Алгоритмы машинного обучения, основанные на нейронных сетях, могут анализировать изображения растений, полученные с помощью дронов или специальных камер, и определять наличие заболеваний по определенным характеристикам. Например, изменения в цвете, текстуре или форме листьев могут свидетельствовать о заболевании, и искусственный интеллект способен обнаружить эти признаки даже на ранних стадиях, когда человеческий глаз может их не заметить [4].

Контроль и управление заболеваниями

Помимо диагностики, искусственный интеллект также может быть использован для контроля и управления растительными заболеваниями. На основе данных о заболеваниях, климатических условиях, типе почвы и других факторах, алгоритмы ИИ могут предсказывать возможное распространение болезней и рекомендовать оптимальные методы борьбы.

Это может включать в себя рекомендации по применению определенных удобрений или препаратов, оптимальное расписание полива, а также рекомендации по поведению культурных практик, таких как смена культур или обработка почвы [5].

Преимущества применения ИИ в диагностике и контроле растительных заболеваний

1. Точность: Алгоритмы искусственного интеллекта способны выявлять заболевания с высокой точностью даже на ранних стадиях.

2. Эффективность: Автоматизированные системы диагностики и контроля позволяют быстро реагировать на изменения и минимизировать потери урожая.

3. Экономия ресурсов: Предсказательные модели ИИ помогают оптимизировать использование удобрений, препаратов и воды, что позволяет сэкономить ресурсы и снизить воздействие на окружающую среду.

4. Снижение рисков: Благодаря возможности предсказывать распространение заболеваний, сельскохозяйственные производители могут принимать меры заблаговременно и снижать риски потерь урожая [6].

Заключение

Применение искусственного интеллекта в диагностике и контроле растительных заболеваний представляет собой значительный прорыв в сельском хозяйстве. Благодаря современным технологиям, таким как машинное обучение и анализ данных, сельскохозяйственные производители получают мощный инструмент для борьбы с угрозами заболеваний, которые могут привести к значительным потерям урожая.

Искусственный интеллект позволяет не только обнаруживать заболевания на ранних стадиях, но и предсказывать их распространение, что дает возможность принять меры заблаговременно для их контроля [7]. Это приводит к повышению эффективности сельскохозяйственного производства, сокращению потерь урожая и улучшению экономической устойчивости сельскохозяйственных предприятий.

В заключение, использование искусственного интеллекта в сельском хозяйстве не только способствует более точной диагностике и контролю растительных заболеваний, но также открывает новые перспективы для устойчивого развития этой важной отрасли. Развитие и применение современных технологий в сельском хозяйстве будет продолжать играть ключевую роль в обеспечении продовольственной безопасности и устойчивого развития нашей планеты [8].

REFERENCES

1. Якименко, И. В., Каршибоев, Ш. А., & Муртазин, Э. Р. (2023). СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЕ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ РАДИОЧАСТОТ. Экономика и социум, (11 (114)-1), 1196-1199.

2. Эмиль, М. (2023). ОБЛАСТИ ЗНАНИЙ ДЛЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ. Mexatronika va robototexnika: muammolar va rivojlantirish istiqbollari, 1(1), 18-20.

3. Кузиев, Б. Н., & Муртазин, Э. Р. (2023). ОБРАЗОВАНИЕ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ. Экономика и социум, (5-2 (108)), 786-789.

4. Каршибоев, Ш. А., Муртазин, Э. Р., & Файзуллаев, М. (2023). ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОЛНЕЧНОЙ ЭНЕРГИИ. Экономика и социум, (4-1 (107)), 678-681.

5. Каршибоев, Ш., & Муртазин, Э. Р. (2022). ТИПЫ РАДИО АНТЕНН. Universum: технические науки, (11-3 (104)), 9-12.

6. Муртазина, Д. Р. (2023). МЕТОДИКИ ПРЕПОДАВАНИЯ И ИЗУЧЕНИЯ АНГЛИЙСКОГО. Science and innovation, 2(Special Issue 14), 139-145.

7. Мустафакулов, А. А., & Муртазин, Э. Р. угли Сафаров, АА (2016). Исследование возобновляемых источников энергии. Ученый XXI века, 3-1.

8. Муртазин, Э. Р., Ахмеджанова, У., & Абдурахманов, Э. М. (2016). Расчёт мощности ветроэлектродвигателя. Ученый XXI века, 12.