Штучний інтелект для сільського господарства

Клас:

7-8 класи

Тривалість:

5–6 академічних годин

Інтегровані предмети і теми:

Освітня галузь/Предмет

Теми

Біологія

Ознаки ураження рослин шкідниками; види шкідників культурних рослин України; роль шкідників у біоценозі; способи природного та технологічного захисту рослин.

Фізика

Закони оптики: відбивання та поглинання світла; принцип роботи камери; електромагнітні хвилі; сенсори зображення; принцип дії фотоелементів.

Хімія

Вплив хімічних засобів захисту рослин на довкілля; екологічно безпечні біопрепарати; хімічний склад листка й реакції фотосинтезу.

Математика

Обчислення відсоткової точності моделі; порівняння числових показників; побудова діаграм і графіків; аналіз кількості шкідників у часі.

Інформатика

Основи машинного навчання; розпізнавання зображень; робота з онлайн-платформами (Teachable Machine, Roboflow); створення таблиць, графіків і презентацій результатів.

Технології

Створення прототипу системи моніторингу; використання камери або сенсора для збору даних; оформлення моделі або макету «розумної пастки».

ЗБД

Безпечна робота з електронними пристроями; вплив шкідників і пестицидів на здоров’я людини; екологічно свідоме поводження з природою.

Очікувані результати:

Учень/учениця

розуміє, яку роль відіграють шкідники у сільському господарстві та чому важливо своєчасно їх виявляти;

пояснює, як працює штучний інтелект і як комп’ютер може розпізнавати зображення за допомогою навчання на прикладах;

збирає та готує набір зображень шкідників (здорове / уражене листя) для навчання моделі;

створює власну модель розпізнавання шкідників у середовищі Teachable Machine або Roboflow;

тестує модель, визначає її точність та інтерпретує результати;

проводить серію експериментів: перевіряє, як зміна якості фото, освітлення або ракурсу впливає на роботу моделі;

здійснює підрахунок кількості шкідників на відео за допомогою навченої моделі (Hosted Inference API Roboflow);

оформлює результати у вигляді таблиць, графіків і короткого аналітичного звіту;

робить висновки щодо ефективності створеної моделі та можливостей її використання у фермерській практиці;

презентує результати дослідження, демонструючи відео або слайди з прикладами роботи моделі.

Для реалізації проєкту знадобиться:

Матеріали, які під рукою/дома або можна придбати у найближчому магазині

Комп’ютер

Micro:bit

Arduino

3-д принтер

Електроніка (двигуни, сервомотори, датчики)

Увага!

Наші спеціалісти за запитом консультують щодо можливих варіантів придбання необхідних матеріалів та обладнання.

+ професійне консультування за запитом.