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 Инфекции, такие как коронавирус, наносят серьезный удар организму, из-за чего даже после выздоровления он продолжительное время остается уязвимым. Сегодня для оценки иммунитета врачи смотрят в первую очередь на уровень антител в крови, однако такой подход не отражает реального состояния здоровья человека. Это не позволяет врачам точно прогнозировать, как будет протекать болезнь и насколько быстро пациент выздоровеет. Ученые Пермского Политеха и ПГАТУ впервые выяснили, как именно восстановление иммунитета зависит от пола человека и кто наиболее подвержен осложнениям после коронавирусной инфекции. Результаты исследования помогут правильно учитывать гендерные особенности пациента при лечении и реабилитации, что повысит точность прогнозов и эффективность терапии.
Плавящийся асфальт в США, многие тысячи погибших в Западной Европе, своеобразное лето в России — все это списывают на вредоносный феномен рекордного Эль-Ниньо. И конечно же, на него спихивают и ожидаемый рост цен на кофе и основные сельхозтовары. Правда, есть в этой картине и белые пятна: в прошлые Эль-Ниньо мировые урожаи росли. Что скорее всего случится в 2026 году и отчего роль этого события может быть куда больше, чем мы думаем?
Ученые МИЭМ ВШЭ предложили математическую модель, которая позволяет понять, как взаимодействие между сообществами влияет на их устойчивость. Работа основана на классической теории эволюционных игр и демонстрирует неожиданный эффект: даже небольшое информационное воздействие одного сообщества на другое может привести к тому, что одно из них сохранит внешнюю стабильность, а в другом начнутся хаотические изменения на уровне отдельных участников.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Сканирующая туннельная микроскопия достигла квантово-механического предела пространства-времени. Физики провели эксперимент и смоделировали перемещение одиночного электрона с атомарной точностью и скоростью в доли фемтосекунды. Результат показал границы применимости квантовых законов и объяснил механику сверхбыстрых процессов.
Инфекции, такие как коронавирус, наносят серьезный удар организму, из-за чего даже после выздоровления он продолжительное время остается уязвимым. Сегодня для оценки иммунитета врачи смотрят в первую очередь на уровень антител в крови, однако такой подход не отражает реального состояния здоровья человека. Это не позволяет врачам точно прогнозировать, как будет протекать болезнь и насколько быстро пациент выздоровеет. Ученые Пермского Политеха и ПГАТУ впервые выяснили, как именно восстановление иммунитета зависит от пола человека и кто наиболее подвержен осложнениям после коронавирусной инфекции. Результаты исследования помогут правильно учитывать гендерные особенности пациента при лечении и реабилитации, что повысит точность прогнозов и эффективность терапии.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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