Город: Москва
Ваш регион
8 800 300-65-10
Город: Москва
Ваш регион
8 800 300-65-10

Bridgestone будет использовать ИИ для борьбы с болезнями деревьев-каучкуконосов

Корпорация Bridgestone сообщила о совместном проекте с компанией Information Services International-Dentsu (ISID) по обеспечению устойчивых поставок натурального каучука за счет снижения рисков заболеваний, которые поражают деревья-каучуконосы. Bridgestone объявила о разработке технологии, использующей анализ изображений с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для диагностики и обнаружения болезней каучуковых деревьев. 

Технология диагностики заболеваний реализуется с помощью дронов, производящих аэрофотосъемку плантаций, и ИИ, который анализирует полученные изображения. Технология уже позволяет отличать здоровые деревья от деревьев, пораженных фитопатогеном Rigidoporus microporus (WRD). 

Rigidoporus microporus – грибок, который вызывает гнилостное заболевание корней растений. Чаще всего он повреждает тропические плантации, в особенности каучуковые деревья, какао и фруктовые сады. Заболевание трудно диагностировать, а если его не лечить, оно вызывает гниение деревьев. Таким образом, WRD может значительно повлиять на урожайность натурального каучука. До появления новой технологии болезнь каучуконосов диагностировали работники плантаций на основе нескольких факторов, в том числе цвета и развития листвы на пораженных деревьях. Деревья, подозреваемые в том, что они поражены фитопатогеном, выкапывали и осматривали корни. Таким образом, отмечает Bridgestone, точность диагноза зависела от навыков и внимательности каждого сотрудника плантации.

Новая технология позволяет автоматизировать процесс и вовремя выявлять случаи болезни на больших площадях, не позволяя ей широко распространиться по плантациям каучуконосов.

Пробное использование технологии на плантациях деревьев-каучуконосов, принадлежащих Bridgestone, подтвердило, что она способна успешно идентифицировать деревья, пораженные Rigidoporus microporus, с точностью около 90%, независимо от типа или возраста дерева. Эта технология позволяет диагностировать и лечить деревья на ранних стадиях, прежде чем болезнь повлияет на урожайность каучука, и тем самым способствует повышению производительности каучуковых плантаций.