Сільське господарство майбутнього: нейронні мережі навчилися передбачати динаміку росту рослин
Вчені з Сколтеха навчили нейронні мережі оцінювати й прогнозувати динаміку росту рослин з урахуванням основних діючих на рослину факторів і пропонувати оптимальне співвідношення необхідних поживних речовин і інших параметрів, що визначають його зростання.
Результати дослідження опубліковані в журналі IEEE Transactions on Instrumentations and Measurements. Штучний інтелект за останні кілька років спробували застосувати майже у всіх сферах нашого життя, і часто він виявляється корисним, допомагаючи людині приймати правильні рішення для реалізації поставлених завдань. Застосування інтелектуальних систем в області вирощування рослин в штучних умовах - не виняток.
Серед безлічі різних типів схем нейромереж особливе місце займають так звані рекурентні нейронні мережі. Їх архітектура дозволяє ефективно обробляти дані, що представляють собою спрямовану послідовність: наприклад, текст, мова і тимчасові ряди. Саме тимчасовими рядами добре описується динаміка росту рослини в часі.вч
У своїй дослідницькій роботі вчені з Сколтеха показали, як рекурентні нейронні мережі спільно з алгоритмами комп'ютерного зору можуть повністю взяти на себе завдання передбачення динаміки росту рослин в залежності від поточного стану системи вирощування і параметрів, її характеризують. Завдання було вирішена з використанням даних, отриманих спільному з Німецьким аерокосмічним центром (DLR).
Вчені з Німеччини працювали над завданням додаткової стимуляції росту рослин в штучних системах, схожих з тими, що застосовуються на Міжнародній космічній станції. У спільному експерименті були отримані цінні дані, що дозволяють знайти оптимальне співвідношення поживних речовин, необхідних рослині для найкращого росту при наявних обмеженнях.
У роботі були використані алгоритми комп'ютерного зору для сегментації і визначення площі поверхні листя, а для передбачення росту рослин - різні схеми рекурентних нейронних мереж, що показали свою ефективність при вирішенні задачі. Для демонстрації і апробації розробленої програми в реальних умовах була запропонована вбудована енергоефективна система, що дозволяє робити обчислення і передбачення динаміки зростання.
Система розроблена на базі популярного одноплатного комп'ютера для прототипування Raspberry Pi з зовнішньої графічної платою Intel Movidius. В основі пристрою - компактний і потужний графічний процесор Myriad 2, який при потужності всього в 1 Вт здатний видавати обчислювальну продуктивність в 150 гігафлопс, що можна порівняти з продуктивністю суперкомп'ютерів середини 1990-х. Графічні чіпи такого роду відмінно підходять для запуску нейронних мереж і в майбутньому стануть основою вбудованих систем зі штучним інтелектом.
«Дане дослідження дозволить створювати портативні системи для постійного моніторингу, аналізу стану рослин в штучних системах вирощування і передбачення динаміки їх зростання, що в кінцевому рахунку надасть неоціненну допомогу людині», - розповідають одні з авторів дослідження Дмитро Шадрін і Олександр Меньщиков.
Також читайте:
- Астронавти будуть вирощувати чилійський перець Espanola на МКС
- Як ефективно управляти землею з космосу
- NASA проводить експеримент з вирощування рослин у космосі
- Вчені вперше виростили м'ясо в космосі