В Сколтехе создали технологию, которая поможет выращивать растения на Марсе
Ученые Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных (CDISE) и лаборатории Цифрового сельского хозяйства Сколтеха совместно с Немецким аэрокосмическим центром DLR разработали систему искусственного интеллекта, позволяющую обрабатывать изображения из автономных теплиц, контролировать рост растений и автоматизировать процесс выращивания. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Sensors.
Авторы работы подчеркивают, что теплицы будут единственным источником свежей пищи для экипажа космического корабля и поселенцев на Марсе. Поэтому разработка технологий, основанных на искусственном интеллекте и машинном зрении для автоматизации процессов выращивания растений, является приоритетной задачей исследований.
На Антарктической станции «Ноймайер-3» вблизи Южного полюса находится автономный модуль для культивации растений, который служит тестовой площадкой высокотехнологичных систем жизнеобеспечения. Главная задача ученых — создание системы искусственного интеллекта, которая могла бы собирать информацию о состоянии саженцев и всех факторах, необходимых для роста растений, а также была способна управлять теплицей в автономном режиме без участия человека.
Итогом работы исследователей из Сколтеха стало применение нового подхода к работе с изображениями, собираемыми на удаленных автоматизированных системах, с помощью свёрточных нейронных сетей, позволяющего уменьшать размер фотографии без видимой потери качества более чем в 7 раз по сравнению с популярными кодеками.
Из информации, полученной из восстановленных изображений, был обучен алгоритм компьютерного зрения, способный классифицировать 18 сортов растений на разных стадиях развития по видам с точностью 92%. Такой подход позволяет не только визуально контролировать процесс работы системы, но и непрерывно собирать новые данные для обучения моделей машинного обучения, чтобы расширять их функционал, указывают авторы исследования.
Разработанные системы планируется установить и протестировать непосредственно на станции, что послужит важным шагом на пути к автоматизации модулей для выращивания растений.
