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.
В ТюмГУ пришли к выводу, что «умные» фермы станут еще умнее
Специалисты лаборатории сельскохозяйственной микологии и биологической защиты растений Института экологической и сельскохозяйственной биологии (X-BIO) ТюмГУ изучили вопросы создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений для умной сельскохозяйственной фермы.
Создание умных ферм, в частности городских (city farm), в последние годы стало одной из тенденций развития в агроинженерии и городском строительстве. Умные городские фермы — высокотехнологичные комплексы, в которых автоматика контролирует производственные процессы, обеспечивает оптимальные параметры работы технологического оборудования, микроклимата, питательной среды для выращивания сельскохозяйственной продукции.
Высокий уровень автоматизации существенно снижает степень участия человека в производственных процессах. Как следствие, меняются требования к опыту и профессиональным знаниям в области сельского хозяйства владельца и персонала такой фермы.
Однако, несмотря на то, что автоматизированный комплекс решает самостоятельно многие производственные задачи, не исключается возникновение ситуаций, требующих квалифицированного вмешательства специалистов.
Статья «Нейросети компьютерного зрения в системах поддержки принятия решений на умной ферме» ученых ТюмГУ Игоря и Дмитрия Глухих, Алексея Прохошина и Татьяны Филатовой вышла в «Вестнике российской сельскохозяйственной науки».
Ученые выяснили, что возможные поломки оборудования, заболевания или вредители выращиваемых культур, изменение спроса на рынке и необходимость перестройки бизнес-процессов требуют грамотных и своевременных решений, вызывая трудности в условиях отсутствия экспертов (агрономы, инженеры).
Дальнейшее развитие цифровых технологий для умных ферм связывают с повышением степени их интеллектуализации, что должно обеспечить помощь специалистам при поиске и принятии решений в сложных ситуациях, выходящих за рамки ежедневной производственной деятельности.
Возникает актуальная перспектива создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений (СППР), способных на основе наблюдений, сбора и обработки данных автоматически выявлять проблемы и предлагать экспертные рекомендации для действий.
Исследования в области нейронных сетей и машинного обучения уже показали их возможности для отдельных задач наблюдения и оценки выращиваемой продукции – определение состояний и классификация растений, обнаружение заболеваний.
Ученые исследовали возможности современных нейросетей компьютерного зрения для применения их в прикладных задачах поддержки принятия решений при эксплуатации умной фермы как компонентов общего процесса вывода решений в СППР. Методика включала использование предобученных нейросетевых моделей с их дообучением на собственных наборах изображений и последующей оценкой показателей точности обнаружения и классификации.
Настроенные на подобные задачи нейросети в системах поддержки принятия решений дополняются алгоритмами, работающими с базами знаний и расчетно-логическими моделями. В отличие от ранее проведенных исследований, где с помощью нейросети обнаруживают заболевания или вредителей, описанный в статье алгоритм СППР позволяет не только выявить проблему, но и предложить для нее решение, в том числе, с учетом дополнительных условий и возможностей.
Также доступно расширение функциональных возможностей СППР другими задачами, отвечающими бизнес-потребностям владельца умной фермы (оценка степени зрелости плодов, прогноз объема урожая с определением сортности (кондиция) продукции, подсчет завязей и другое).
Полученные данные позволяют сделать вывод о возможности и целесообразности применения нейросетей при решении ряда прикладных задач, таких, как обнаружение и классификация заболеваний, степень зрелости плодов, прогноз объема выпускаемой продукции.
Настроенные на подобные задачи нейросети в СППР дополняются алгоритмами, работающими с базами знаний и расчетно-логическими моделями. Таким образом, создается программно-аппаратный комплекс, который дает возможность не только автоматизировать выполнение текущих бизнес-задач, но и рекомендовать решения при возникновении сложных ситуаций, которые в обычных условиях требуют от персонала большого профессионального опыта и знаний.
Новый уровень автоматизации и интеллектуализации умной фермы будет стимулировать рост этого направления сельскохозяйственной индустрии. Исследование провели на базе материалов, оборудования и данных Агробиотехкомплекса ТюмГУ.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые Центра исследований интеллекта и когнитивного благополучия НИУ ВШЭ провели первый систематический анализ научных работ, посвященных особенностям восприятия эмоций по движениям при аутизме. Анализ показал, что различия между аутичными и неаутичными людьми во многом зависят от того, как именно устроен эксперимент и какие задачи предлагаются участникам.
В облачных лесах Коста-Рики маргаи, ленивцы, обезьяны и опоссумы используют крону одного вида дерева для своих естественных нужд. Это необычное поведение исследователи заметили случайно во время установки фотоловушки. Открытие может изменить прежние представления о поведении ленивцев и значительно расширит знания о коммуникации животных.
Полевой маршал погиб во время франко-голландской войны, но до сих пор конкретное место захоронения не было известно. Найденный скелет формально согласуется с причиной смерти шевалье д'Артаньяна (вопреки беллетристике, это был один из его титулов, а не имя). Анализ ДНК должен окончательно подтвердить гипотезу уже в ближайшее время.
В разрыве протопланетного диска звезды WISPIT 2 ученые разглядели зарождающуюся планету. Это уже второй гигант в этом формирующемся «семействе», что делает его крайне похожим на молодую Солнечную систему.
Арахнологи описали новый вид пауков, который копирует облик мертвой особи, пораженной паразитическим грибом, чтобы хищники меньше обращали на него внимание. В природе такой гриб заражает хозяина и воздействует на его нервную систему, после чего заставляет подниматься на возвышенность, откуда легче распространять споры. Открытие расширит представления ученых о мимикрии у животных.
Ученые Центра исследований интеллекта и когнитивного благополучия НИУ ВШЭ провели первый систематический анализ научных работ, посвященных особенностям восприятия эмоций по движениям при аутизме. Анализ показал, что различия между аутичными и неаутичными людьми во многом зависят от того, как именно устроен эксперимент и какие задачи предлагаются участникам.
В парках некоторых стран все чаще можно заметить странную картину: синицы и воробьи вместо пуха и веточек приносят в клювах сигаретные окурки. Орнитологи из Польши решили выяснить, зачем птицы выстилают гнезда мусором, пропитанным никотином. Оказалось, пернатые нашли способ использовать вредную человеческую привычку для защиты своего потомства. Но, как это часто бывает в природе, у медали есть обратная сторона.
Марсоход «Персеверанс» обнаружил в камнях на кромке кратера Езеро спектральные признаки минерала корунда, из которого на Земле образуются рубины и сапфиры. Такие спектры на Красной планете зарегистрировали впервые. Теперь ученые пытаются понять, при каких процессах он мог там сформироваться, ведь условия на Марсе заметно отличаются от тех, в которых корунд обычно образуется на Земле.
За 10 лет лежания в почве сигаретные фильтры не растворились, а лишь замаскировались под грязь. Их пластиковые волокна распались на микрочастицы, намертво склеились с минералами и превратились во вторичный микропластик. Более того, на пятом году гниения мусор начал отравлять землю с новой силой.
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