Сельское хозяйство будущего: нейронные сети научились предсказывать динамику роста растений
Ученые из Сколтеха обучили нейронные сети оценивать и предсказывать динамику роста растений с учетом основных действующих на растение факторов и предлагать оптимальное соотношение необходимых питательных веществ и других параметров, определяющих его рост.
Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Transactions on Instrumentations and Measurements. Искусственный интеллект за последние несколько лет попробовали применить почти во всех сферах нашей жизни, и часто он оказывается полезным, помогая человеку принимать правильные решения для реализации поставленных задач. Применение интеллектуальных систем в области выращивания растений в искусственных условиях — не исключение.
Среди множества различных типов схем нейросетей особое место занимают так называемые рекуррентные нейронные сети. Их архитектура позволяет эффективно обрабатывать данные, представляющие собой направленную последовательность: например, текст, речь и временны́е ряды. Именно временны́ми рядами хорошо описывается динамика роста растения во времени.
В своей исследовательской работе ученые из Сколтеха показали, как рекуррентные нейронные сети совместно с алгоритмами компьютерного зрения могут полностью взять на себя задачу предсказания динамики роста растений в зависимости от текущего состояния системы выращивания и параметров, ее характеризующих. Задача была решена с использованием данных, полученных совместном с Германским аэрокосмическим центром (DLR).
Ученые из Германии работали над задачей дополнительной стимуляции роста растений в искусственных системах, схожих с теми, что применяются на Международной космической станции. В совместном эксперименте были получены ценные данные, позволяющие найти оптимальное соотношение питательных веществ, необходимых растению для наилучшего роста при имеющихся ограничениях.
В работе были использованы алгоритмы компьютерного зрения для сегментации и определения площади поверхности листвы, а для предсказания роста растений — различные схемы рекуррентных нейронных сетей, показавшие свою эффективность при решении задачи. Для демонстрации и апробации разработанной программы в реальных условиях была предложена встраиваемая энергоэффективная система, позволяющая производить вычисления и предсказание динамики роста.
Система разработана на базе популярного одноплатного компьютера для прототипирования Raspberry Pi с внешней графической платой Intel Movidius. В основе устройства — компактный и мощный графический процессор Myriad 2, который при мощности всего в 1 Вт способен выдавать вычислительную производительность в 150 гигафлопс, что сравнимо с производительностью суперкомпьютеров середины 1990-х. Графические чипы такого рода отлично подходят для запуска нейронных сетей и в будущем станут основой встраиваемых систем с искусственным интеллектом.
«Данное исследование позволит создавать портативные системы для постоянного мониторинга, анализа состояния растений в искусственных системах выращивания и предсказания динамики их роста, что в конечном счете окажет неоценимую помощь человеку», — рассказывают одни из авторов исследования Дмитрий Шадрин и Александр Меньщиков.
Telegram 
Дзен 
VK 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.
Японские исследователи выловили у берегов Окинавы пластиковую бутылку с узким горлышком, внутри которой сидел большой живой краб. В итоге ученые смогли найти ответы на несколько возникших в связи с этой находкой вопросов: как краб попал в бутылку, сколько там находился и как ему удалось выжить?
Астрономы показали, что внутри космических пустот (войдов) все же формируются связанные группы галактик. Причем их свойства могут радикально отличаться от аналогичных систем в более «густонаселенных» регионах. Такие группы позволяют проверить, как окружающая среда влияет на рост космических структур и распределение темной материи там, где вещества очень мало.
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Терраформировать Марс — то есть превратить в мир, где можно жить без защитных куполов — мечта человечества с того момента, как стало понятно, что это холодная планета с призрачной бескислородной атмосферой. Сейчас главный хедлайнер ее освоения — Илон Маск, компания SpaceX которого планирует первые полеты туда уже в 2028 году. Многие энтузиасты вспоминают слова Маска 14-летней давности: Красную планету надо лишь «подремонтировать», чтобы ходить без скафандра. Но между полетом и прогулками по городу-саду на Марсе лежит огромная пропасть. Пару лет назад Naked Science рассматривал положительный сценарий терраформирования. Пришло время подсчитать, сколько же лет и ресурсов потребуется.
Самый маленький дневной хищник Африки впервые попал под наблюдение с помощью GPS-трекеров. Ученые выяснили, что для выкармливания птенцов ему нужен участок почти в 14 раз меньше, чем у степной пустельги — ближайшего «рекордсмена» среди изученных птиц.
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