Рейтинг@Mail.ru
Поиск
x
Космос

В Сколтехе создали технологию, которая поможет выращивать растения на Марсе

National Geographic Россия
17 февраля 2021
Fig.2.jpg
Фото: Сколтех
Весь процесс будет контролироваться искусственным интеллектом.

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.

_-.jpg
Сколтех Модуль для культивации растений на Антарктической станции

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.

«Поддержание бесперебойной связи со станцией „Ноймайер-3“ невозможно, а обучение моделей компьютерного зрения на борту слишком ресурсозатратно, поэтому перед нами встала задача отправления потока фотографий выращиваемых растений для обработки и анализа данных на внешних серверах», — аспирант Сколтеха Сергей Нестерук.

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.

рекомендации
Ноутбук, компьютер

Ноутбук для съёмок в суровых условиях: обзор Acer Enduro N7

Вопросительный знак, вопрос

Тест о странных звонках в колл-центр: угадайте, правда или вымысел?

Фотоаппарат generic icon

Особенности ночной пейзажной фотографии

None