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.
Существует несколько гипотез о том, как на самом деле древние египтяне строили свои пирамиды. Если о способах возведения монументальных сооружений и инструментах, которые использовали строители, более-менее известно, то о методах доставки блоков и их установки мнения разнятся. Команда французских архитекторов и египтологов изучила ландшафт вокруг самой древней из сохранившихся египетских пирамид — Джосера — и рассказала, как египтяне могли доставлять и поднимать камни для ее строительства.
Эпоксидные смолы известны своей прочностью, устойчивостью к химическим воздействиям и хорошими электрическими свойствами. Такие полимеры используют в качестве основы красок, покрытий, клеев и изоляционных материалов. Однако их применение ограничено высокой вязкостью. Ученые ПНИПУ синтезировали низковязкую, но прочную эпоксидную смолу. Разработка откроет новые горизонты ее использования, избавит от потребности применять разбавители и станет модификатором более высоковязких существующих смол без понижения механических характеристик. Например, клей и краска станут более устойчивыми.
В прошлом ИИ-системы выполняли определенный набор задач, а при появлении новых их нужно было переобучать. На это уходили дополнительные финансовые и вычислительные ресурсы. Открытие лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI меняет ситуацию. Ученые первыми в мире создали модель в области контекстного обучения (In-Context Learning), которая на нескольких примерах сама может учиться новым действиям.
Существует несколько гипотез о том, как на самом деле древние египтяне строили свои пирамиды. Если о способах возведения монументальных сооружений и инструментах, которые использовали строители, более-менее известно, то о методах доставки блоков и их установки мнения разнятся. Команда французских архитекторов и египтологов изучила ландшафт вокруг самой древней из сохранившихся египетских пирамид — Джосера — и рассказала, как египтяне могли доставлять и поднимать камни для ее строительства.
Человек множеством способов загрязняет природу вокруг себя, преимущественно воду. В Мировой океан попадают как отходы с производств, так и тонны пластикового мусора. Все это способно отравлять жизнь морских животных, особенно редких вроде акул. Одним из малоизученных токсичных источников можно назвать наркотики, в частности кокаин. Случайное употребление этого вещества акулами раньше только предполагали, но теперь бразильские биологи нашли прямые доказательства.
Международная команда исследователей с участием ученых из НИУ ВШЭ изучила, как люди, владеющие двумя языками (билингвы), ассоциируют время с пространством. Оказалось, что и в первом, и во втором языке они связывают прошлое с левой частью пространства, а будущее — с правой. При этом чем выше уровень владения вторым языком, тем сильнее выражена эта связь.
Необычный биологический вид, по оценке авторов новой научной работы, пригоден для заселения четвертой планеты без каких-либо предварительных условий — уже в том виде, в котором он существует сейчас. Поскольку речь идет о фотосинтетическом организме, он способен нарабатывать существенное количество кислорода. Интересно, что кандидат на терраформирование Марса сохранил жизнеспособность после месяца в жидком азоте.
Falcon 9 Block 5 впервые за три сотни запусков дал частично неудачный полет. Ракета выводила 20 спутников компании SpaceX, с 15 связь уже пропала, еще пять могут быть потеряны в ближайшее время.
Авторы нового исследования впервые показали, что круглые провалы в лунной поверхности не просто близки к многокилометровым пещерам на естественном спутнике Земли, но и располагают тоннелями, ведущими в глубину.
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.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии