Диагностика, которая знает именно это растение, а не просто фото.
Загрузите до четырёх фото растения — AI прочитает их с учётом его собственной истории: сорта, возраста, субстрата, последних 21 дня плана дня и записей EC/pH. Результат — наблюдение, привязанное к контексту, а не универсальная метка «здорово/нездорово».
Проблема
Пожелтевший лист может означать десяток разных вещей в зависимости от возраста растения, сорта и того, что попало в горшок на прошлой неделе. Обычные фотоклассификаторы ничего этого не знают — они видят картинку, а не растение с историей. В итоге вы лечите не ту проблему и усугубляете её.
Почему это сложно решить самостоятельно
Разницу между проблемой с питанием, световым стрессом и ранним повреждением вредителями без контекста не увидеть. Одно фото не скажет, нормальное ли это старение листа на восьмой неделе цветения или локаут, начавшийся три дня назад. Ошибиться здесь — потерять недели восстановления или весь урожай.
Как помогает GrowScope
GrowScope отправляет фото и релевантный контекст растения в AI-модель (Anthropic Claude или OpenRouter/Google Gemini, переключаемо), которая отделяет наблюдение от гипотезы. Модель не заявит о вредителе без видимых доказательств и меняет степень осторожности в зависимости от того, автоцвет перед ней или фотопериодное растение. Вы получаете индекс здоровья, индекс развития, процент заполнения кроны и текстовую оценку.
Как это работает
- Загрузите до четырёх фото сразу — AI читает их вместе, а не по одному.
- Модель получает сорт, возраст, субстрат, последние 21 день плана дня и историю EC/pH растения как контекст для анализа.
- Системный промпт явно разделяет наблюдение и гипотезу — модель сообщает, что видит, и что подозревает, никогда не смешивая это.
- Трихомный трекер оценивает окно сбора по макрофото. Если фото не даёт нужной чёткости (плохой фокус, масштаб или свет), модель просит переснять вместо угадывания.
- Скаутинг вредителей проверяет три конкретные проблемы — паутинного клеща, трипсов и мучнистую росу — как осторожный визуальный скрининг, а не лабораторный диагноз.
Что вы получаете
Вы понимаете, проблема ли перед вами, норма или пока не ясно — а если фото недостаточно хорошее, AI прямо об этом скажет, а не выдумает уверенность.
Частые вопросы
Гарантирует ли AI верный диагноз?
Нет. Это инструмент визуального скрининга, а не лабораторный тест. Модель отделяет наблюдение от гипотезы и просит лучшие фото, когда доказательств недостаточно, — но может ошибаться. Детерминированные правила безопасности GrowScope (например, по питанию) всегда имеют последнее слово в том, что реально влияет на растение.
Что происходит с фото при запросе анализа?
Фото отправляются как есть (метаданные EXIF сохранены) выбранному AI-провайдеру — Anthropic Claude или OpenRouter/Google Gemini. Это единственная причина, по которой фото покидают сервер. Они не используются для обучения моделей и не перепродаются.
Может ли AI определить любого вредителя или болезнь?
Нет. Скаутинг вредителей ограничен паутинным клещом, трипсами и мучнистой росой. В продукте это описано как осторожный визуальный скрининг, а не лабораторный диагноз. Другие проблемы могут отмечаться как наблюдения, но модель не назовёт конкретного вредителя или патоген без видимых доказательств.
Что именно показывает трихомный трекер?
Он предсказывает окно сбора по макрофото трихом. Если снимок размыт, плохо освещён или сделан не в том масштабе, модель прямо попросит переснять, а не выдаст ненадёжную оценку.