• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
14.06.2017
Редакция Naked Science
423

Ученые создали персональный пищевой компьютер

Специалисты из Массачусетского технологического института разработали систему автоматического выращивания растений на основе машинного обучения.

4
©Wikipedia / Автор: Ирина Мельникова

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.

 

Пример работы машинного зрения в OpenAg / ©Open Agriculture Initiative

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Вчера, 12:55
Игорь Байдов

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.

Вчера, 10:00
ПНИПУ

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.

Позавчера, 15:20
Юлия Трепалина

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.

Вчера, 12:55
Игорь Байдов

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.

23 июля
Андрей

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.

23 июля
НИУ ВШЭ

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.

1 июля
Александр Березин

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.

12 июля
Александр Березин

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.

15 июля
Александр Березин

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.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно