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 из Института космических исследований РАН и МФТИ раскрыли химический механизм, объясняющий появление молекул воды на поверхностях астероидов.
Пластичность мозга — его способность перестраиваться под влиянием приходящей информации. Это свойство необходимо для обучения и адаптации. Пластичность особенно высока в детском и юношеском возрасте, она помогает быстро выучить иностранный язык и освоить сложные моторные навыки (например, фигурное катание). Ресурс пластичности есть и у пожилых людей — благодаря альтернативным нейронным сетям они восстанавливаются после травмы или инсульта. Как выясняется, высокая пластичность это не всегда хорошо. Нарушение тонкого баланса между пластичностью и стабильностью может вести к неприятным последствиям, таким как хроническая боль, тиннитус (звон в ушах) и фобии.
Исследователи Санкт-Петербургского государственного университета разработали эффективный способ обнаружения в крови важнейшего биомаркера иммунитета — неоптерина — с помощью нанотехнологий и лазера.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
На наземные растения, в основном деревья, приходится 80 процентов всей биомассы Земли, 450 миллиардов тонн сухого углерода и более двух триллионов тонн «живого веса». Поэтому идея сажать новые леса для связывания СО2 из атмосферы долго казалась логичной. Новые данные показали, что реальность заметно сложнее.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
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