Ученые создали персональный пищевой компьютер
Специалисты из Массачусетского технологического института разработали систему автоматического выращивания растений на основе машинного обучения.
Выращивание сельскохозяйственных культур на открытых пространствах может осложняться глобальными изменениями климата и инвазивными видами, в том числе активностью насекомых-вредителей. Одним из методов повышения устойчивости растений служит селекция путем генетических модификаций. Однако это требует полной расшифровки генома и является трудоемким. В качестве альтернативы выступает внедрение теплиц, позволяющих увеличить объем продукта при снижении занимаемой земли, в частности вертикальных ферм. В этом случае посадка семян осуществляется в специальном многоэтажном помещении, при этом солнечный свет нередко заменяется искусственным, что ускоряет рост.
Иная концепция заключается в построении систем с контролируемым выращиванием. По этой схеме реализован персональный пищевой компьютер (Personal Food Computer) OpenAg, прототип которого американские инженеры представили в 2015 году. Первоначально он включал себя металлический контейнер, механические и электронные компоненты которого — насосы для подачи удобрений и воды, светодиоды, датчики — обеспечивали тонкую настройку внутреннего климата. Кроме того, разработчики сконструировали более массивную и сегментированную версию системы, Food Server, — в каждой ячейке поддерживались разные условия, а каркасом для нее служил грузовой контейнер.
Конструкция прототипа предполагала ручную настройку параметров. Но в 2016 году авторы начали сотрудничество с американской компанией Sentient Technologies, которая занимается разработками в области машинного обучения. Участники проекта интегрировали алгоритмы машинного зрения с OpenAg, что позволило автоматизировать процессы выращивания. В зависимости от целей, новая система параллельно анализировала состояние саженцев в нескольких сегментах и при необходимости корректировала климатические условия. В будущем такая теплица может значительно упростить промышленное культивирование растений, например, выращивание «мексиканского» авокадо вне тропических регионов.
Также ученым удалось оптимизировать компьютерный алгоритм для получения растений с заданными свойствами. В частности, систему обучили варьировать уровень определенных ароматических соединений в базилике (Ócimum) — травы этого рода являются одними из наиболее быстрорастущих, что облегчает проверку гипотез, а также широко применяются в пищевой промышленности. Испытания показали, что в перспективе при непрерывной работе машина могла увеличить долю таких веществ в двух образцах на 674–895 процентных пунктов. Примечательно, что алгоритм также освоил культивирование с учетом принципа массы-вкуса — отрицательной корреляции между этими параметрами.
Отмечается, что, в отличие от аналогов, сборка представленной системы может осуществляться самостоятельно: алгоритм имеет открытый исходный код, а инструкции опубликованы на GitHub и странице проекта.
Об испытаниях персонального пищевого компьютера пишет Fast Company.
Ранее похожую систему показали канадские исследователи. «Умная» теплица является портативной и имеет только одну секцию.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
Авторы нового исследования выяснили, что жители каменного века начали целенаправленно менять окружающую среду в южной части Норвегии задолго до появления земледелия. Приблизительно 7000 лет назад они переселили рыбу в одно из горных озер и таким образом создали новый источник пищи, а затем построили сложную систему ловушек, которая прослужила не одно столетие.
Авторы нового исследования повторно изучили останки шести представителей египетской царской семьи, которые жили примерно четыре тысячи лет назад, и благодаря современным методам анализа получили сведения об этих людях, недоступные ученым прошлого.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
Авторы нового исследования выяснили, что жители каменного века начали целенаправленно менять окружающую среду в южной части Норвегии задолго до появления земледелия. Приблизительно 7000 лет назад они переселили рыбу в одно из горных озер и таким образом создали новый источник пищи, а затем построили сложную систему ловушек, которая прослужила не одно столетие.
Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина разработали синтетическое масло для газопоршневых двигателей, позволяющее снизить расход топливного метана на семь процентов. Продукт разработан в целях импортозамещения в сфере энергетики. Разработка открывает новые возможности распределенной энергетики на Крайнем Севере, Дальнем Востоке и других территориях без центральных сетей.
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.
Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.
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
Последние комментарии