Ученые Самарского национального исследовательского университета им. академика С.П. Королёва спроектировали модель «умного земледелия» с помощью компактных беспилотных летательных аппаратов. В саму модель будут входить – беспилотники, оснащенные сверхкомпактным гиперспектрометром, и облачная платформа для сбора, хранения и обработки гиперспектральных изображений с системой искусственного интеллекта.

Разработка проекта ведется совместно с компанией «Байт-Самара» в рамках гранта Фонда содействия инновациям. О том, как появился такой проект и в чем его главная цель «Научной России» рассказал доцент кафедры суперкомпьютеров и общей информатики, старший научный сотрудник НИЛ-35 (Научно-исследовательская лаборатория автоматизированных систем научных исследований) Павел Юрьевич Якимов.

«Основной целью проекта является внедрение в систему умного земледелия нашего оборудования – мобильного гиперспектрометра для беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), и программного обеспечения, которое позволит обрабатывать гиперспектральные данные с целью получения эффекта для земледелия. У нас есть компания-партнер «Байт-Самара», которая разрабатывает свою конструкцию беспилотных летательных аппаратов в рамках всероссийского проекта COPTER.SPACE. Для учебных и демонстрационных целей ведется выпуск учебно-методических комплексов, один из которых – универсальный летательный аппарат «Альтитрал». Это четырехвинтовой квадрокоптер, который может поднимать, в зависимости от задачи, от 300 граммов и до 1,5 кг. Свой же гиперспектрометр планируем сделать массой примерно до 200–250 грамм.

Основной потребительский сегмент нашего оборудования, которое мы разрабатываем, является массовый потребитель – малые фермерские хозяйства. В нашем случае мы целимся, чтобы максимально сохранить технические характеристики на уровне «взрослых» гиперспектрометров, но при этом массу и стоимость сделать сопоставимой БПЛА. С целью обработки гиперспектральных данных мы используем математический аппарат с искусственным интеллектом – это нейронные сети для распознавания объектов на гиперспектральных снимках. Поэтому весь математический аппарат работает для этих снимков. Но основная проблема – для таких методов нужны большие наборы данных. Помимо того, что мы разрабатываем свое аппаратное обеспечение – гиперспектрометр, ведутся работы с облачным сервисом по хранению и анализу гиперспектральных данных. В перспективе постараемся сделать открытым наш облачный сервис, куда буквально каждый потребитель сможет загружать свои гиперспектральные данные и производить их анализ», – говорит Павел Якимов.

Данный проект планируют запустить в июне 2021 года. На сегодняшний день уже подготовлены несколько экспериментальных образов гиперспектрометра, и учёные проводят завершающие работы по прибору. Весной 2021 года специалисты университета проведут летные съёмки в тестовом режиме для получения первых гиперспектральных изображений.

Принципы работы систем цифрового «зрения», их конструкционные особенности изложены в научных работах ученых Самарского университета, опубликованных в 2020 году: https://www.mdpi.com/…0/20/14/3914, https://www.mdpi.com/…0/20/12/3411, https://www.mdpi.com/…0/20/12/3416 в журнале Sensors.