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.
За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».
Чтобы понять, как часто за пределами Солнечной системы встречаются миры, похожие на Землю, ученые из Калифорнийского университета (США) провели статистический анализ 517 экзопланет. Результаты показали, что всего три мира, включая наш, соответствуют критериям потенциальной обитаемости. Наиболее перспективными из них оказались Kepler-22b и Kepler-538b.
Команда исследователей из Италии и США предложила два способа, с помощью которых гипотетический зонд сможет быстро добраться до одного из самых отдаленных и малоизученных объектов Солнечной системы. Речь о Седне — транснептуновом теле, которое находится за орбитой Плутона. По мнению инженеров, эти передовые технологии смогут доставить аппарат к Седне за семь и 10 лет.
За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Чтобы понять, как часто за пределами Солнечной системы встречаются миры, похожие на Землю, ученые из Калифорнийского университета (США) провели статистический анализ 517 экзопланет. Результаты показали, что всего три мира, включая наш, соответствуют критериям потенциальной обитаемости. Наиболее перспективными из них оказались Kepler-22b и Kepler-538b.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии