Ученые из Сколтеха (Сколковский институт науки и технологий) обучили нейронные сети оценивать и предсказывать динамику роста растений с учетом основных действующих на растение факторов.
Это позволило предлагать оптимальное соотношение необходимых питательных веществ и других параметров, определяющих рост растения.
Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Transactions on Instrumentations and Measurements.
Искусственный интеллект за последние несколько лет попробовали применить почти во всех сферах жизни, и часто он оказывается полезным, помогая человеку принимать правильные решения для реализации поставленных задач.
Применение интеллектуальных систем в области выращивания растений в искусственных условиях — не исключение.
Ученые из Сколтеха, используя архитектуру рекуррентных нейронных сетей, которая позволяет обрабатывать направленную последовательность: например, текст, речь и временны́е ряды., показали, что именно временны́ми рядами хорошо описывается динамика роста растения во времени.
В своей исследовательской работе ученые из Сколтеха показали, как рекуррентные нейронные сети совместно с алгоритмами компьютерного зрения могут полностью взять на себя задачу предсказания динамики роста растений в зависимости от текущего состояния системы выращивания и параметров, ее характеризующих. Задача была решена с использованием данных, полученных совместном с Германским аэрокосмическим центром (DLR).
Ученые из Германии работали над задачей дополнительной стимуляции роста растений в искусственных системах, схожих с теми, что применяются на Международной космической станции. В совместном эксперименте были получены ценные данные, позволяющие найти оптимальное соотношение питательных веществ, необходимых растению для наилучшего роста при имеющихся ограничениях.
В работе были использованы алгоритмы компьютерного зрения для сегментации и определения площади поверхности листвы, а для предсказания роста растений — различные схемы рекуррентных нейронных сетей, показавшие свою эффективность при решении задачи.
Для демонстрации и апробации разработанной программы в реальных условиях была предложена встраиваемая энергоэффективная система, позволяющая производить вычисления и предсказание динамики роста.
«Данное исследование позволит создавать портативные системы для постоянного мониторинга, анализа состояния растений в искусственных системах выращивания и предсказания динамики их роста, что в конечном счете окажет неоценимую помощь человеку», — рассказывают одни из авторов исследования Дмитрий Шадрин и Александр Меньщиков.
Источник: naked-science.ru
