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.
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.
Исследования ученых РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина подтвердили, что технология производства авиационного топлива SAF из растительных лигноцеллюлозных отходов позволит снизить выбросы углекислого газа на 75% по сравнению с нефтяным керосином.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
На стыке трех литосферных плит у Красного моря заметили необычный вулканический процесс: где-то магма поднимается равномерным потоком, где-то — по частям. По мнению геологов, такой «пульс» вызван тем, что в некоторых местах магма с большим трудом пытается пробиться на поверхность.
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».
Снимки с фотоловушек давно стали культурным явлением. Особенно забавными выглядят медведи. Мы с удовольствием смотрим на зверей, попавших в объектив камер в национальных парках: тигр украл фотоловушку, муравьед проехал верхом на муравьеде и так далее. Но не все животные настолько обаятельные. Ученые из США решили развить эмпатию к гремучим змеям, которых многие боятся. Для этого специалисты запустили трансляцию из «мегалогова», где рептилии отдыхают и рожают потомство.
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.
В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.
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