Дослідники визначили фактори підвищення врожайності за допомогою суперкомп'ютера
Не за горами той час, коли сільське господарство будуватиметься на використанні технологій штучного інтелекту, які вже сьогодні активно застосовуються для вирішення різних завдань сільськогосподарської галузі. Дослідники Сколтеха провели високоточний аналіз чутливості і визначили найважливіші фактори, що впливають на врожайність різних сільськогосподарських культур, використовуючи для цієї мети суперкомп'ютер «Жорес».
Результати дослідження опубліковані в працях International Conference on Computational Science 2020.
Для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур у всьому світі використовують цифрові моделі формування врожаю, які описують процеси, що відбуваються в ґрунті, кліматичні умови і властивості сільськогосподарських культур.
Для калібрування моделей і підвищення якості прогнозування використовуються різні вихідні дані, включаючи інформацію про параметри навколишнього середовища та особливості управління в сільському господарстві. При цьому в деяких країнах користувачі таких моделей не мають вільного доступу до агрохімічних даних, що істотно збільшує вартість і трудомісткість калібрування.
Група дослідників Сколтеха під керівництвом професора Івана оселедця і старшого викладача Марії Пукальчик скористалася однією з популярних загальнодоступних моделей MONICA і знайшла спосіб виділення найбільш важливих факторів, що впливають на врожайність, на основі історичних даних і результатів моделювання технологічних процесів. Крім того, завдяки використанню флагманського суперкомп'ютера Сколтеха «Жорес», вченим вдалося підвищити ефективність обчислень і проводити не один обчислювальний експеримент в день, а до півмільйона експериментів на годину.
Теплова карта впливу ключових параметрів ґрунту на врожайність
Такий гігантський обсяг обчислень необхідний для того, щоб провести якісний аналіз чутливості, що дозволяє визначити ступінь впливу окремих змін до вихідних даних (наприклад, параметри ґрунтів або добрив) на врожайність сільськогосподарських культур.
Для моделювання вчені використовували реальні дані, отримані в ході експериментальних спостережень за сезонним сівозміною цукрових буряків (Beta vulgaris subsp. Vulgaris), ярого ячменю (Hordeum vulgare) і сої (Glycine max) в період з 2011 по 2017 рік. Відібравши шість основних параметрів ґрунту, дослідники провели аналіз чутливості по Соболю (Ілля Соболь — російський математик, вперше запропонував цей метод в 2001 році).
«У нашій країні отримання інформації про ґрунти - вкрай складна проблема. На жаль, дані про властивості ґрунтів і врожайності не публікуються. Але ми знайшли вихід із ситуації, налаштувавши суперкомп'ютер «Жорес» для вирішення цієї проблеми. Тепер ми можемо моделювати всі можливі варіанти і визначати найбільш важливі параметри врожайності, не виконуючи при цьому трудомістких і дорогих операцій. Ми сподіваємося, що наші досягнення сприятимуть подальшому впровадженню цифрових технологій в російському землеробстві », - зазначила Марія Пукальчик.
Також читайте: