#семинары — 11 марта 2026 г. в 17:05:46.943
#семинары 12 марта состоится семинар «Цвет, математика и искусственный интеллект» Тема семинара: Современное состояние и перспективы гиперспетрального анализа для раннего обнаружения болезней растений Докладчики: Игнатов Александр Николаевич, д.б.н., профессор агробиотехнологического департамента РУДН; Ершов Егор Иванович, к.ф.-м.н., руководитель научных групп на базе ИППИ РАН, МФТИ, AIRI Аннотация: Первая часть доклада посвящена описанию мотивации развития технологии гиперспектрального скрининга. Сегодня он рассматривается как один из наиболее перспективных подходов к дистанционному мониторингу состояния растений и раннему выявлению болезней. Метод позволяет решать три ключевые задачи: обнаружение отклонения от нормального состояния, идентификацию типа поражения и количественную оценку степени заболевания, при этом лабораторные методы (ПЦР, LAMP, ИФА и др.) остаются «золотым стандартом» валидации. Главная мотивация развития таких технологий в отношении вирусных болезней связана с длительными инкубационными периодами, высоким уровнем скрытых (бессимптомных) инфекций и отсутствием эффективных противовирусных препаратов для растений, что делает критически важными раннюю диагностику и карантинные меры. Во второй части доклада будут представлены текущие результаты лабораторных экспериментов, направленных на установление связи между наличием патологии и спектральными характеристиками растительных тканей, которые проводятся совместно с Федеральным научным центром овощеводства. Будут показаны подготовительные наработки по контролируемому заражению модельных культур, регистрации гиперспектральных данных и их верификации молекулярными методами как основы для последующего масштабного исследования и построения надёжных диагностических моделей. В финальной части будут рассмотрены основные пути заноса вирусных и бактериальных патогенов в тепличные хозяйства, а также ключевые стратегические и технические проблемы гиперспектральной диагностики: требования к чувствительности и специфичности, сложность интерпретации симптомов, сильное влияние условий освещения, сортовых и стрессовых факторов на отражательные свойства листьев. Отдельное внимание будет уделено диапазону достижимой точности существующих моделей (обычно порядка 60–87% для вирусных патогенов), причинам завышенных оценок в литературе и примерам успешного применения методики на модельных культурах, включая ограничения для таких сложных объектов, как томат. Наконец, будут рассмотрены перспективы дальнейшего развития данного подхода на практике. Когда: 12 марта (четверг), 17:00 Где: ауд. 615 ИППИ РАН (Большой Каретный, 19) 📌Ссылка для подключения онлайн: https://telemost.yandex.ru/j/63389006341822)