Учёные Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) и Пермского государственного аграрно-технологического университета (ПГАТУ) разработали программу, которая распознаёт болезни растений с точностью до 90%. Система выявляет болезни по снимкам листьев и ствола и предлагает варианты лечения.
Болезни растений уничтожают, по оценкам учёных, до половины урожая в мире, а глобальное потепление делает их распространение ещё более агрессивным. Сейчас в большинстве хозяйств диагностика ведётся вручную: агрономы обходят поля и определяют болезни «на глаз». Такой подход требует большого опыта и времени, а ошибка в диагнозе, когда, например, грибковую инфекцию принимают за нехватку влаги, приводит к неверному выбору препаратов и дополнительным потерям. В таких условиях всё более востребованными становятся автоматизированные системы диагностики, особенно отечественные, так как зарубежные сервисы часто либо недоступны, либо не учитывают российские условия и сорта.
Пермские учёные создали систему, которая сама распознаёт болезни растений по фотографии, подсказывает, чем лечить, и помогает вести учёт сада в «Календаре садовода». Приложение уже работает на примере миндаля, но, по утверждению авторов, оно универсально: его можно использовать и для других культур.
Болезни растений уничтожают, по оценкам учёных, до половины урожая в мире, а глобальное потепление делает их распространение ещё более агрессивным. Сейчас в большинстве хозяйств диагностика ведётся вручную: агрономы обходят поля и определяют болезни «на глаз». Такой подход требует большого опыта и времени, а ошибка в диагнозе, когда, например, грибковую инфекцию принимают за нехватку влаги, приводит к неверному выбору препаратов и дополнительным потерям. В таких условиях всё более востребованными становятся автоматизированные системы диагностики, особенно отечественные, так как зарубежные сервисы часто либо недоступны, либо не учитывают российские условия и сорта.
Пермские учёные создали систему, которая сама распознаёт болезни растений по фотографии, подсказывает, чем лечить, и помогает вести учёт сада в «Календаре садовода». Приложение уже работает на примере миндаля, но, по утверждению авторов, оно универсально: его можно использовать и для других культур.
«Для работы фермеру достаточно сфотографировать подозрительный лист через мобильное приложение. С помощью нейросети программа анализирует снимок, оценивает текстуру листа, его цвет, форму, наличие пятен, и на основе этих данных определяет заболевание. Если диагноз подтверждён, система выдаёт рекомендации по лечению», — рассказал один из авторов разработки, доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» ПНИПУ Сергей Костарев.
Чтобы научить программу распознавать болезни, учёные собрали базу изображений: для каждого заболевания (грибкового, вирусного или бактериального) использовали не менее 50 образцов, снятых в полевых условиях. Авторы систематизировали знания о болезнях, описали симптомы, выстроили логическую структуру. На её основе обучили нейросеть распознавать конкретные признаки: текстуру листа, его цвет, форму, наличие пятен. По их сочетанию программа и ставит диагноз. Такой подход делает диагностику точнее, прозрачнее и гибче: система не «угадывает» по картинке, а анализирует симптомы — так же, как это сделал бы опытный агроном. Кроме того, разработанная программа позволяет вести одновременный учёт нескольких плантаций и саженцев, ставить диагноз, проводить экономический анализ.
Точность распознавания при этом достигает 70−90% — это уровень опытного агронома. Все данные о состоянии растений, диагнозах и проведённых обработках сохраняются в «Календаре садовода». Это цифровой дневник, где пользователь видит историю каждого дерева, может прикреплять фотографии и заметки, а программа сама напоминает, когда пора поливать, обрабатывать или проверять сад. В отличие от зарубежных аналогов, программа учитывает особенности российских сортов, местные болезни и вредителей, а рекомендации по лечению соответствуют препаратам, зарегистрированным в РФ.
«За первый год испытаний в Крыму в хозяйстве с сортами „Кубань 86“, „Вайро“ и „Маринада“ гибель молодых саженцев составила всего 1−2% — это значительно ниже обычных потерь. Первые эксперименты подтверждают: программа корректно распознаёт типичные биологические патологии и у других растений. Система может быть полезна не только фермерам и агрономам, но и садоводам-любителям, дачникам, сотрудникам питомников — всем, кто заботится о здоровье растений», — отметил Сергей Костарев.
В ближайших планах учёных — дообучить нейросеть на большем количестве образцов, адаптировать систему под оливки и масштабировать технологию на другие культуры и регионы.
Источник: Минобрнауки России (20.04.2026)
