IIT Mandi – rilevamento automatico delle malattie nelle colture di patate

Mandi: Gli scienziati dell'Indian Institute of Technology (IIT) Mandi hanno sviluppato un modello computazionale per il rilevamento automatico delle malattie nelle colture di patate utilizzando fotografie delle sue foglie.

La ricerca guidata dal Dr. Srikant Srinivasan, professore associato, School of Computing and Electrical Engineering, IIT Mandi, in collaborazione con il Central Potato Research Institute, Shimla, utilizza tecniche di intelligenza artificiale (AI) per evidenziare le parti malate della foglia.

Finanziato dal Dipartimento di Biotecnologie, Govt. dell'India, i risultati di questa ricerca sono stati recentemente pubblicati sulla rivista Plant Phenomics, in un articolo scritto dal Dr. Srikant Srinivasan e dal Dr. Shyam K. Masakapalli insieme a studiosi di ricerca, Mr. Joe Johnson e Ms. Geetanjali Sharma, dell'IIT Mandi, e il dott. Vijay Kumar Dua, il dott. Sanjeev Sharma e il dott. Jagdev Sharma, del Central Potato Research Institute, Shimla.

Le patate, nella storia del mondo, sono state la causa della grande carestia mondiale della metà del diciannovesimo secolo che uccise oltre un milione di persone in Irlanda e suonò la campana a morto per la lingua irlandese. La ragione? Peronospora di patate.

La peronospora è una malattia comune della pianta della patata, che inizia come lesioni irregolari verde chiaro vicino alla punta e ai margini della foglia e poi si diffonde in grandi macchie necrotiche da marrone a nero violaceo che alla fine portano alla decomposizione della pianta. Se non rilevata e non controllata, la peronospora potrebbe distruggere l'intero raccolto entro una settimana in condizioni favorevoli.

"In India, come nella maggior parte dei paesi in via di sviluppo, il rilevamento e l'identificazione della peronospora vengono eseguiti manualmente da personale qualificato che esplora il campo e ispeziona visivamente il fogliame delle patate", ha spiegato il dott. Srinivasan. Questo processo, come previsto, è noioso e spesso poco pratico, soprattutto per le aree remote, perché richiede l'esperienza di uno specialista in orticoltura che potrebbe non essere fisicamente accessibile.

"Il rilevamento automatico delle malattie può aiutare in questo senso e data l'ampia proliferazione dei telefoni cellulari in tutto il paese, lo smartphone potrebbe essere uno strumento utile in questo senso", ha affermato Joe Johnson, Research Scholar, IIT Mandi, evidenziando il pratico uso della sua ricerca. Le telecamere HD avanzate, la migliore potenza di calcolo e le vie di comunicazione offerte dagli smartphone offrono una piattaforma promettente per il rilevamento automatizzato delle malattie nelle colture, che può far risparmiare tempo e aiutare nella gestione tempestiva delle malattie, in caso di epidemie.

Lo strumento di calcolo sviluppato dagli scienziati dell'IIT Mandi è in grado di rilevare la peronospora nelle immagini delle foglie di patata. Il modello è costruito utilizzando uno strumento di intelligenza artificiale chiamato architettura di rete neurale convoluzionale basata sulla regione maschera e può evidenziare con precisione le parti malate della foglia in un complesso sfondo di materia vegetale e del suolo.

Al fine di sviluppare un modello robusto, sono stati raccolti dati sulle foglie sane e malate dai campi del Punjab, dell'UP e dell'Himachal Pradesh. Era importante che il modello sviluppato avesse la portabilità in tutta la nazione.

"L'analisi delle prestazioni di rilevamento indica una precisione complessiva del 98% sulle immagini fogliari in ambienti di campo", ha affermato il dott. Srinivasan.

Anche se la patata non è un alimento base nella maggior parte delle regioni del mondo, è una coltura redditizia e il suo fallimento può avere conseguenze disastrose, in particolare per gli agricoltori con proprietà terriere marginali. Pertanto, la diagnosi precoce della peronospora è importante per prevenire la catastrofe finanziaria per l'agricoltore e l'economia del paese.

A seguito di questo successo, il team sta ridimensionando il modello a poche decine di megabyte in modo che possa essere ospitato su uno smartphone come applicazione. Con questo, quando l'agricoltore fotograferà la foglia che appare malata, l'applicazione confermerà in tempo reale se la foglia è infetta o meno. Con questa conoscenza tempestiva, l'agricoltore saprebbe esattamente quando irrorare il campo, risparmiando i suoi prodotti e riducendo al minimo i costi associati all'uso non necessario di fungicidi.

"Il modello viene perfezionato man mano che vengono coperti più stati", ha aggiunto il dott. Srinivasan e ha evidenziato che sarebbe stato implementato come parte del FarmerZone app che sarà disponibile gratuitamente per i coltivatori di patate.

/ scienza-e-istruzione /