Флоридагийн их сургуулийн ургамлын мөрдөгч, инженерүүд хиймэл оюун ухааныг ашиглан өвчнийг эрт илрүүлэхийн тулд зуны хулуу тарьдаг тариалагчид үүнийг хяналтандаа байлгах боломжтой. Эрт илрүүлснээр тариаланчдад илүү сайн ургац авахын төлөө тэмцэх боломжийг олгодог.
Зун, өвлийн хулууг муж даяар, ялангуяа Флоридагийн зүүн өмнөд болон баруун өмнөд хэсэгт худалдаалдаг. АНУ-ын Хөдөө аж ахуйн үндэсний статистикийн албаны мэдээлснээр 2019 онд Флоридагийн тариалагчид 7,700 акр талбайн сквош хурааж авсан бөгөөд үйлдвэрлэлийн үнэ нь 35.4 сая доллар болжээ. Гэвч дэлхий даяар түгээмэл байдаг нунтаг хөгц өвчин нь ургацыг бууруулдаг.
UF/IFAS-ийн хөдөө аж ахуй, биологийн инженерчлэлийн тэнхимийн туслах профессор, судалгааны багийн хамтран зохиогч Йианнис Ампатзидис "Нутаг хөгц халдварлах хамгийн тохиромжтой орчин бол чийглэг цаг агаар, өндөр нягтралтай тариалалт, сүүдэр юм" гэж хэлэв. Biosystems Engineering сэтгүүлд хэвлэгдсэн нунтаг хөгцийг эрт илрүүлэх шинэ судалгаа.
Судалгаанд зориулж UF/IFAS-ийн судлаачид нисгэгчгүй онгоцонд суурилуулсан мэдрэгч системийг ашиглан Флоридагийн баруун өмнөд хэсэгт байрлах UF/IFAS судалгаа, боловсролын төвийн талбай, лабораторид зуны хулууны нунтаг хөгцний спектрийн мэдээллийг цуглуулсан.
UF/IFAS-ийн судлаачид нунтаг хөгцийг илрүүлэхийн тулд харааны шинж тэмдгүүдэд тулгуурладаггүй технологийг ашигласан гэж Ампатзидис хэлэв. Хүний нүд зөвхөн цахилгаан соронзон спектрийн гэрлийн хэсгийг л хардаг. Энэ технологи нь илүү ихийг "харах" боломжтой. Тиймээс судлаачид энэ судалгааг ямар ч шинж тэмдэггүй эсвэл эрт шинж тэмдэг илэрсэн навчнууд дээр нунтаг хөгцийг эрт илрүүлэх хамгийн сайн долгионы уртыг тодорхойлоход ашигласан.
Судлаачид нунтаг хөгцийг илрүүлэхийн тулд спектрийн мэдээллээс "суралцах" боломжтой хиймэл оюун ухааны дэд хэсэг болох машин сургалтыг ашигласан. Мэдээллийг дрон болон газар дээр суурилсан мэдрэгч системээс авсан. Сургагдсан машин сургалтын загвар нь өвчний хөгжлийн янз бүрийн үе шатанд нунтаг хөгцийг илрүүлсэн гэж Ампатзидис хэлэв. Машин сургалтын систем нь тодорхой алхамуудыг дагаж мөрдөхийн тулд хүн програмчлахгүйгээр нунтаг хөгцийг илрүүлэх математик загварыг бүтээдэг.
Эрдэмтэд хулууны навчны зураг болон спектрийн тусгалын шинжилгээгээр 95 орчим хувь нь нунтаг болохыг илрүүлжээ. Үнэн хэрэгтээ өвчний харагдахуйц шинж тэмдэггүй байсан ч гэсэн технологи нь судлаачдад өвчний 82% -аас 89% -ийг харуулсан.
UF/IFAS-ийн докторын дараах судлаач Жаафар Абдулридхагийн зөвлөх Ампатзидис, "Өвчин хурдан тархаж, гэмтлийн хэмжээ ихсэж, тоос шороотой цагаан эсвэл саарал бүрхүүл үүсдэг тул нунтаг хөгцийг эрт илрүүлэх нь маш чухал" гэж хэлэв. судалгаа.
UF/IFAS ургамлын эмгэг судлалын профессор Памела Робертс өвчнийг эрт үе шатанд нь илрүүлэхэд нь туслахын тулд Ампатзидис зэрэг инженерүүдийн мэдээлэл хэрэгтэй байна. Тэрээр үүнийг хүний өвчнийг эрт илрүүлэхтэй харьцуулдаг.
Судалгааны хамтран зохиогч Робертс хэлэхдээ: "Хүн эсвэл ургамлын эрүүл мэндийн аливаа асуудлыг эрт илрүүлэх нь эрт үеийн оролцоотойгоор үүнийг хянах хамгийн сайн боломжийг олгодог." "Үүнтэй адил, өвчин үүсгэгч популяци бага байгаа үед ургамлын өвчнийг хожуу үеийнхтэй харьцуулахад илүү амархан хянадаг."
"Үүнээс гадна, энэ технологи нь ямар нэгэн өвчнийг хянах боломжгүй болохоос өмнө хийж болох програмуудыг устгаснаар химийн шүрших хэрэглээг бууруулж чадна" гэж тэр хэлэв. "Флоридагийн баруун өмнөд хэсэгт нунтаг хөгц нь хулуунд архагшсан асуудал тул өвчин хэзээ гарах, үгүй юу гэдэг л асуудал юм. Уламжлалт эсвэл органик газар тариалангийн аль нь ч бай фунгицидийг цаг тухайд нь зөв хэрэглэх нь бүтээгдэхүүний үр нөлөөг нэмэгдүүлж, алдагдлыг бууруулдаг."
Нунтаг хөгцний гол шинж тэмдэг нь ихэвчлэн навчис дээр цагаан толбо юм. Нунтаг хөгцийг халдварын эхний шатанд оношлоход хэцүү байдаг, учир нь ихэвчлэн бусад навчаар бүрхэгдсэн доод, илүү боловсорч гүйцсэн навчнууд дээр шинж тэмдэг илэрдэг.
"Товчхондоо өвчин нь навчны шинж чанарыг өөрчилж, хүний харж чадахгүй байгаа харагдах спектрийн гаднах хэсэгт навчнаас тусах гэрлийн хэмжээнд нөлөөлж болзошгүй" гэж Ампатзидис хэлэв.
- Брэд Бак, Флоридагийн их сургууль