Кукуруза − одна из важнейших сельскохозяйственных культур универсального назначения, имеющая международное значение благодаря высокому потенциалу продуктивности и кормовой ценности, отзывчивости на факторы интенсификации, большому разнообразию способов ее использования. РФ активно развивает производство кукурузы [2].
В Волгоградской области, как и в других аграрных регионах России, кукуруза занимает важную роль в сельском хозяйстве. В 2023 г. в области было обмолочено около 80 тыс. га площади кукурузы. Средняя урожайность составила 58,8 ц/га. Росту объемов производства кукурузы в регионе способствует развитие перерабатывающей отрасли. В Алексеевском районе в 2020 г. был введен в эксплуатацию высокотехнологичный производственный комплекс по глубокой переработке зерна кукурузы ООО «НьюБио» [1].
Высокая биологическая ценность культуры как корма для многих фитофагов, нарушающих структурную целостность тканей и органов растения, способствует проникновению и развитию возбудителей болезней кукурузы. Ряд болезней поражает растения, ослабленные недостатком элементов питания и/или вследствие несоответствия климатических условий биологическим требованиям для нормального роста и развития. По данным [5] недоборы урожая кукурузы от основных болезней и вредителей составляют 8-12%, а иногда 25-30% и более. В связи с этим важен выбор наиболее обоснованных, эффективных и экологичных мер профилактики и защиты, основанных на хорошо изученной этиологии болезней и корректной диагностике их проявления. Изучение этиологии основных болезней кукурузы позволит оптимизировать систему защиты [6].
В полевых условиях основным методом диагностики болезней кукурузы является макроскопический метод, позволяющий установить вид возбудителя по специфическим внешним симптомам. Поставить правильный диагноз по внешним признакам поражениякукурузыможет только опытный специалист с профессиональными знаниями в данной предметной области. Попытка самостоятельного определения болезни с помощью справочной информации или интернет-ресурсов может привести к ошибочной идентификации из-за несовершенства данных или схожести внешних признаков некоторых болезней. Неверное определение болезни кукурузы может снизить урожайность или даже привести к гибели растений из-за неправильного лечения. Поэтому важно обращаться к квалифицированным специалистам для получения точной информации и компетентных рекомендаций по уходу за кукурузными полями.
Для получения точных результатов необходимо либо обратиться к специалисту по болезням кукурузы, либо найти надежный источник информации в интернете. Однако в интернете можно найти много непроверенной или противоречивой информации, а эксперты не всегда доступны и могут требовать предварительной записи. Количество экспертов также ограничено, что затрудняет быстрое и своевременное получение консультации. Если владелец кукурузы желает самостоятельно определить болезнь растения, существует значительный риск допустить ошибку из-за нехватки углубленных знаний в этой области.
Разработка ЭС диагностики болезней кукурузы актуальна по причине отсутствия программы или экспертной системы, которая могла бы быстро и эффективно определить болезнь кукурузы. Специалисты, использующие для решения своих задач экспертную систему, могут достигать или даже превышать по результатам возможности экспертов в данной области знаний, что позволяет значительно повысить квалификацию простых специалистов за счет накопления знаний в системе, в том числе знаний экспертов высшей квалификации. Разработка экспертной системы по диагностике болезней кукурузы направлена на решение проблем, связанных с влиянием человеческого фактора на этот процесс. Использование экспертной системы значительно упрощает процесс диагностики болезни кукурузы. В этом случае необходимо лишь произвести осмотр кукурузы, ответить на ряд вопросов и получить диагноз. Теперь владельцу кукурузы не нужно ждать эксперта и тратить деньги на его услуги [3,4,7].
Разработка экспертной системы диагностики болезней кукурузы оправдана по следующим причинам:
– разработка ЭС не требует значительных трудовых или финансовых затрат;
– имеются эксперты, которые могут объяснить принцип определения болезни кукурузы, дать рекомендации по выбору признаков и проверить базу знаний;
– знания экспертов легко интегрировать в экспертную систему;
– имеется возможность оценки качества разработанной экспертной системы путем тестирования в Центре прикладной генетики, селекции и семеноводства зерновых и зернобобовых культур Волгоградского ГАУ.
Использование экспертной системы диагностики болезней кукурузы также оправдано вследствие следующих факторов: решение проблемы определения болезни кукурузы позволит повысить эффективность лечения растений и, следовательно, улучшить показатели урожая; услуги эксперта могут быть недоступны из-за различных обстоятельств (нет свободного эксперта, у эксперта нет времени или возможности на выезд и т.д.).
Рассмотренные факторы оправдывают использование экспертной системы при диагностике болезней кукурузы. Использование экспертной системы позволит упростить процесс самостоятельной идентификации болезни кукурузы за счет уменьшения времени на этот процесс и повышения точности получаемых результатов.
Библиографический список:
Аграрии Волгоградской области намолотили 6,2 млн т зерна. – URL: https://vfanc.ru/agrarii-volgogradskoj-oblasti-namolotili-62-mln-t-zerna/.
Агро Эксперт Груп: сайт. – URL: https://agroex.ru/culture/kukuruza/.
Андрейчиков, А. В. Интеллектуальные информационные системы и методы искусственного интеллекта: учебник / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. – Москва: ИНФРА-М, 2024. – 530 с. – Текст: электронный. – URL: https://znanium.ru/catalog/product/2132501.
Балдин, К. В. Информационные системы в экономике: учебное пособие / К.В. Балдин. – Москва: ИНФРА-М, 2023. – 218 с. – Текст: электронный. – URL: https://znanium.com/catalog/product/1939090/.
Болезни и вредители кукурузы. Как лечить и бороться. – URL: https://peregnoi.com/blog/bolezni-kukuruzy/.
Болезни кукурузы: этиология, мониторинг и проблемы сортоустойчивости. Иващенко В.Г. – Санкт-Петербург – Пушкин: ФГБНУ ВИЗР, 2015 – 286 с.
Пенькова, Т. Г. Модели и методы искусственного интеллекта: учебное пособие / Т. Г. Пенькова, Ю. В. Вайнштейн. – Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2019. – 116 с. – Текст: электронный. – URL: https://znanium.com/catalog/product/1816605.