September 21, 2021

Himachal News 24

Read The World Today

IIT मंडी ने आलू के झुलसे हुए पत्तों की तस्वीर का पता लगाने के लिए ऐप विकसित किया

आलू के पत्तों की छवियों में तुषार का पता लगाने के लिए कम्प्यूटेशनल मॉडल का उपयोग करते हुए शोधकर्ताओं द्वारा विकसित कंप्यूटर अनुप्रयोग। IIT मंडी अब विकसित टूल को अधिक व्यावहारिक उपयोग के लिए स्मार्टफोन एप्लिकेशन में बदलने पर काम कर रहा है

मंडी: भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी) मंडी के वैज्ञानिकों ने आलू की फसलों में पत्तियों की तस्वीरों का उपयोग करके स्वचालित रोग का पता लगाने के लिए एक कम्प्यूटेशनल मॉडल विकसित किया है।

फोटो: डॉ. श्रीकांत श्रीनिवासन, आईआईटी मंडी

डॉ. श्रीकांत श्रीनिवासन के नेतृत्व में एक शोध दल, केंद्रीय आलू अनुसंधान संस्थान, शिमला के सहयोग से पत्ती के रोगग्रस्त भागों को उजागर करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तकनीकों का उपयोग करता है।

झुलसा आलू के पौधे की एक सामान्य बीमारी है, जो पत्ती के सिरे और किनारों के पास असमान हल्के हरे घावों के रूप में शुरू होती है और फिर बड़े भूरे से बैंगनी-काले नेक्रोटिक पैच में फैल जाती है जो अंततः पौधे के सड़ने का कारण बनती है। यदि इसका पता नहीं चला और अनियंत्रित छोड़ दिया गया, तो अनुकूल परिस्थितियों में तुषार एक सप्ताह के भीतर पूरी फसल को नष्ट कर सकता है।

डॉ. श्रीनिवासन ने समझाया, “भारत में, अधिकांश विकासशील देशों की तरह, ब्लाइट का पता लगाने और पहचान करने के लिए प्रशिक्षित कर्मियों द्वारा मैन्युअल रूप से प्रदर्शन किया जाता है, जो खेत की जांच करते हैं और आलू के पत्ते का निरीक्षण करते हैं।” यह प्रक्रिया, जैसा कि अपेक्षित था, थकाऊ और अक्सर अव्यावहारिक है, विशेष रूप से दूरदराज के क्षेत्रों के लिए, क्योंकि इसके लिए एक बागवानी विशेषज्ञ की विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है जो शारीरिक रूप से सुलभ नहीं हो सकता है।

IIT मंडी के वैज्ञानिकों द्वारा विकसित कम्प्यूटेशनल टूल आलू के पत्तों की छवियों में तुषार का पता लगा सकता है। मॉडल को एआई टूल का उपयोग करके बनाया गया है जिसे मास्क क्षेत्र-आधारित कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर कहा जाता है और पौधे और मिट्टी की जटिल पृष्ठभूमि के बीच पत्ती के रोगग्रस्त हिस्सों को सटीक रूप से उजागर कर सकता है।

एक मजबूत मॉडल विकसित करने के लिए, पंजाब, यूपी और हिमाचल प्रदेश के खेतों से स्वस्थ और रोगग्रस्त पत्ती डेटा एकत्र किया गया था।

डॉ श्रीनिवासन ने कहा, “पहचान प्रदर्शन का विश्लेषण क्षेत्र के वातावरण में पत्ती छवियों पर 98% की समग्र सटीकता दर्शाता है।”

इस सफलता के बाद, टीम मॉडल को कुछ दस मेगाबाइट तक छोटा कर रही है ताकि इसे स्मार्टफोन पर एक एप्लिकेशन के रूप में होस्ट किया जा सके। इससे किसान जब उस पत्ते की तस्वीर लेगा जो अस्वस्थ दिखाई दे रहा है, तो आवेदन वास्तविक समय में पुष्टि करेगा कि पत्ता संक्रमित है या नहीं। इस समय पर ज्ञान के साथ, किसान को पता चल जाएगा कि खेत का छिड़काव कब करना है, जिससे उसकी उपज की बचत होती है और कवकनाशी के अनावश्यक उपयोग से जुड़ी लागत कम हो जाती है।