Технологии 27 июля 2018

Нейросеть научили прогнозировать скорость созревания растений в космосе

Далее

Группа инженеров из Сколтеха создала искусственный интеллект, который поможет ученым подбирать самые быстрорастущие и выносливые растения для будущих космических экспедиций. Подробности о разработке рассказаны в журнале IEEE Pervasive Computing.

Длительные полеты в космос потребуют создания полностью автономных систем обеспечения астронавтов едой, водой и кислородом. Сейчас ученые считают наиболее способными к быстрому росту одноклеточные водоросли и несколько сельскохозяйственных культур, среди которых — капуста, листовой салат и другие растения.

Однако установить, в течение какого времени растение созреет и даст плоды, сложно. В первую очередь — из-за отсутствия статистический данных о увеличении биомассы с течением времени. Измерить скорость ее прироста, не убив при этом растение, довольно трудно. В то же время избыток растений на корабле сделает миссию по исследованию других планет дорогой, а недостаток обречет астронавтов на голодную смерть.

«Прецизионное» сельское хозяйство ждет бум в этом году

Ученые из Сколтеха разработали метод прогнозирования роста культур, наблюдая за созреванием карликовых томатов с помощью трехмерных и двухмерных камер. Затем исследователи проанализировали 10 тыс. изображений, на основе которых выделили несколько закономерностей, связанных с набором биомассы, а затем обучили нейросеть на основе этих данных.

Дмитрий Шадрин
аспирант Сколтеха

«Главное преимущество нашего метода заключается в том, что трехмерное изображение достаточно получить для каждого вида растений всего один раз. После этого для прогнозирования прироста биомассы можно использовать самые простые камеры. Это значительно упрощает и снижает стоимость систем прогнозирования, контроля и оптимизации для теплиц и искусственных систем жизнеобеспечения в космосе».

CRISPR изменит сельское хозяйство в течение десятилетия

Сейчас искусственный интеллект проходит испытания в теплицах Мичуринского государственного аграрного университета. Система уже предсказала время созревания помидор и нескольких видов салата с точностью в несколько часов.