Израильские ученые применили ИИ для более точного орошения и раннего выявления стресса растений

Израильские ученые продемонстрировали, что инструменты искусственного интеллекта могут существенно повысить эффективность управления орошением и помочь выявлять стресс у растений. Об этом говорится в новом исследовании Еврейского университета в Иерусалиме, где машинное обучение было использовано для точного прогнозирования суточного водопотребления культур.

Исследование сосредоточено на транспирации — испарении воды через листья, которые являются ключевым показателем фактического потребления воды растением. В отличие от традиционных подходов, опирающихся на погодные данные или на влажность почвы, израильские ученые анализировали непосредственное физиологическое поведение растений. Для этого они использовали семь лет непрерывных высокоточных измерений томатов, пшеницы и ячменя, выращенных в полукоммерческих теплицах.

Команда под руководством профессора Менахема Мошелиона применила высокоточную лизиметрическую систему, фиксировавшую минимальные изменения массы растений в режиме реального времени. На основе этих данных были обучены модели машинного обучения, в том числе Random Forest и XGBoost, которые смогли надежно прогнозировать суточную транспирацию при разном климате и для нескольких культур. В независимых тестах модель XGBoost достигла коэффициента детерминации R2=0,82.

Важной инновацией стало то, что модель прогнозирует, как должно вести себя здоровое, хорошо орошенное растение. Основными факторами, влияющими на потребление воды, оказались биомасса растения и суточная температура. Отклонения фактического поведения от прогноза могут служить ранним сигналом стресса, вызванного засухой, засолением, болезнями или повреждением корневой системы – еще до появления видимых симптомов.

Хотя нынешний подход пока более пригоден для научных и контролируемых условий, исследователи считают его важным шагом к «растительноориентированным» системам принятия решений. В перспективе сочетание таких моделей с более доступными полевыми сенсорами может заложить основу для новых инструментов точного земледелия, которые обеспечат экономию воды и более своевременное реагирование на стрессовые факторы в посевах.

Метки: Израиль, орошение, ИИ