Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Разработка ученых поможет в решении проблемы продовольствия
Факультет цифровой экономики и массовых коммуникаций МТУСИ в составе международной коллаборации принял участие в разработке системы компьютерного зрения в интеллектуальной отраслевой робототехнике, позволяющей существенно повысить производительность агробизнеса. В частности, специалисты обучили нейронную сеть распознавать несобранные яблоки в садах.
Сегодня наблюдается стремительный всплеск использования систем искусственного интеллекта в различных сферах экономики. Агробизнес является одной из сфер, подвергающихся быстрой цифровизации. Согласно отчету ООН, численность населения Земли будет быстро расти в ближайшие 30–50 лет; в частности, к 2050 году ожидается, что оно достигнет 10 миллиардов человек. При этом возникают вопросы об обеспечении такого количества жителей продовольствием.
Решение этой проблемы невозможно без повышения эффективности в сфере сельского хозяйства. В научных исследованиях и разработках ученых большое внимание уделяется аспектам цифровизации устойчивых агропродовольственных систем и прогнозирования рисков с учетом новой коронавирусной инфекции на Ближнем Востоке и в Северной Африке. Следует отметить, что наряду с потенциальными проблемами будущего дефицита продовольствия сегодня существует еще одна проблема, связанная с тем, что часть урожая остается неубранной. Важной причиной того, что несобранные плоды портятся в садах, на дачах и в агрохолдингах, является низкая окупаемость инвестиций.
Эти доводы позволяют сделать вывод, что одно из перспективных направлений развития аграрной отрасли — внедрение роботизированных решений, в том числе быстрого, качественного и надежного сбора урожая. При этом ключевую роль в таких роботах должна играть интеллектуальная система анализа изображений, которая разрабатывается, в частности, для задач идентификации и пространственного расположения плодов.
В научной разработке российских ученых для системы распознавания яблок в садах была выбрана архитектура нейронной сети YOLOv3, включающая класс apple в один из 80 распознаваемых классов. Решение этой задачи основано на методах компьютерной оптики и использовании камеры Intel Real Sense Depth Camera D415, которая, помимо регистрации оптического изображения в цветовых каналах яркости, также строит карту глубины.
Во-первых, необходимо обеспечить высокие значения метрик распознавания и обнаружения плодов. Во-вторых, требуется обеспечить низкие ошибки определения пространственного положения яблока относительно робота. В-третьих, требуются эффективные алгоритмы обхода урожая, позволяющие собирать плоды максимально без повреждений. Дальнейшее исследование было связано с работой нейронных сетей, используемых в задачах обнаружения и распознавания образов. Нейросети сегодня широко используются в агробизнесе, в том числе для распознавания плодов на дереве. В результате представлено аппаратно-программное решение задачи оценки координат яблока в реальном пространстве.
Отдельное внимание уделено исследованию ошибок, полученных в результате представленного решения. Следует отметить, что в разработке использовалась известная нейронная сеть, и исследователи не ставили задачу разработки и обучения алгоритма обнаружения яблок, а рассматривали новое приложение архитектуры YOLOv3, модифицированное под эту задачу.
«К научной новизне работы можно отнести представленный алгоритм совместного обнаружения, распознавания яблок и оценки их относительных координат. В результате исследования было предложено использовать нейронную сеть YOLOv3 для решения задачи обнаружения и распознавания изображений. В то же время класс apple был расширен некоторыми подобными объектами. Оптимальный порог вероятности получения высоких показателей точности и отзыва составляет 0,2–0,3.
При этом значение метрики Recall близко к 90 процентам, ложных срабатываний нет. Координаты объекта рассчитываются путем оптического преобразования относительных координат в пространстве пикселей изображения в реальные координаты с использованием карт глубины Intel Real Sense. Анализ показал, что среднеквадратические ошибки измерения координат невелики. Все ошибки составляют в среднем около 7–12 миллиметров.
Однако ошибка увеличивается с удалением объектов от камеры, что может быть связано с ее наклоном. В дальнейшем планируется дополнительно учитывать этот источник ошибок. Кроме того, средняя производительность составляет около 2,5 кадров в секунду», — рассказал Сергей Гатауллин из Московского технического университета связи и информатики. Прототип индустриального решения получил высокую оценку научного сообщества. Полный текст исследования опубликован в научном журнале Symmetry.
Telegram 
Дзен 
VK Японские биологи повторили античную технологию производства вина из изюма, чтобы выяснить механизм его брожения. Исследователи показали, что сушеный виноград, в отличие от свежего, накапливает на поверхности дикие дрожжи и способен превращать воду в алкоголь без внесения дополнительных заквасок.
Что стало настоящим фундаментом власти — умение обрабатывать землю или контроль над некоторыми культурными растениями? Авторы нового исследования пришли к выводу, что появление первых крупных сообществ и государств зависело не от земледелия в целом, а от выращивания определенных злаков. Эти культуры было легко хранить и, еще важнее, невероятно просто облагать налогом, что и дало толчок появлению цивилизации.
Фотополимер — специальный пластик для высокоточной 3D-печати. Часто применяется в ювелирном деле, медицине и особенно в литейной промышленности, позволяя создавать сложные детали с внутренними каналами, например, турбинные лопатки. Однако в процессе термообработки до 450°C, необходимой для выжигания прототипа, материал расширяется, вызывая микротрещины в керамической форме. Это приводит к браку при заливке металлом. Применяемые сегодня расчетные модели не учитывают, что при нагреве меняется вязкоупругое поведение фотополимера — сочетание его упругости и способности течь, — что и вызывает ошибки прогнозирования и производственные дефекты. Для решения этой проблемы ученые Пермского Политеха разработали принципиально новую программу, которая принимает в расчет оба этих ключевых параметра и предсказывает поведение пластика на 97%.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Коллектив российских ученых из МИРЭА — Российского технологического университета, Центра фотоники двумерных материалов МФТИ, Института металлургии и материаловедения им. А. А. Байкова РАН и ряда других ведущих научных центров провел глубокое исследование кристаллической структуры широко используемых пьезоэлектрических материалов на основе цирконата-титаната свинца. Используя метод рентгеноструктурного анализа, исследователи впервые смогли в деталях установить, как небольшие химические добавки кардинально меняют фазовый состав керамики и напрямую определяют ее электрофизические характеристики. Это открывает путь к целенаправленному дизайну «умных» материалов с заранее заданными свойствами для передовой электроники и сенсорики.
Ученые разработали штамм цианобактерии, способный поглощать в три раза больше фосфора из сточных вод
Фосфор – элемент, играющий ключевую роль в росте растений. В сельском хозяйстве он используется в составе многих минеральных удобрений. В то же время фосфор, содержащийся в сточных водах — серьезный загрязнитель, который при попадании в водоемы нарушает баланс экосистем и вызывает цветение водорослей. Ученые Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» и Южного федерального университета предложили новый экологичный способ выделения фосфора из сточных вод с помощью фотосинтезирующих микроорганизмов.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Ученые открыли новый, ранее неизвестный способ передвижения бактерий по поверхностям, для которого не нужны жгутики. Эти микроорганизмы на краю колонии переваривают сахара, выделяют метаболиты и создают осмотическое давление. Оно вызывает микроскопическое «цунами», и на нем бактерии катятся вперед.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно