Новости науки на портале «Научная Россия»

Ученые из Сколтеха научились предсказывать динамику роста растений

Ученые из Сколтеха научились предсказывать динамику роста растений
Полученные результаты позволят повысить эффективность точного земледелия, как на планете Земля, так и в космосе

Группа ученых из Космического центра и Центра по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных Сколтеха разработала метод предсказания прироста биомассы растений на основе 2D и 3D изображений. Полученные результаты позволят повысить эффективность точного земледелия, как на планете Земля, так и в космосе. Результаты исследования были представлены на престижной международной научно-технической конференции IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, а также приняты к публикации в специальном выпуске IEEE Pervasive Computing

Население нашей планеты непрерывно растет, поэтому исследования, направленные на развитие точного земледелия чрезвычайно актуальны. Используемые в точном земледелии высокие технологии открывают большие возможности для борьбы с голодом в развивающихся странах, обеспечения продовольственной безопасности, уменьшению воздействия человека на окружающую среду и повышения экономической эффективности сельского хозяйства. Тем не менее точное земледелие сталкивается с рядом сложностей и нерешенных задач, ключевой задачей является оптимизация использования ресурсов. Для этих целей есть необходимость создавать точные предиктивные модели, позволяющие прогнозировать рост и оптимизировать производство продуктов. К сожалению, эмпирические модели, описывающие прирост биомассы в зависимости от различных факторов, имеют ряд недостатков: ограниченность применения к различным видам культур и слишком большое количество параметров, измерение которых дорогостоящее или медленное. Универсальные модели, обладающие достаточной точностью незаменимы не только в “полях”, но и при создании высокоэффективных тепличных хозяйств с контролируемыми условиями роста, а также в искусственных системах жизнеобеспечения, на космических станциях.

Команда ученых в состав которой вошли три профессора Сколтеха: Руперт Герцер, Татьяна Подладчикова и Андрей Сомов и аспирант Сколтеха Дмитрий Шадрин, разработала метод прогнозирования роста растений в искусственных условиях. Первым этапом работы был сбор статистических данных. Рост растений в искусственной беспочвенной системе фиксировался с помощью 3D камеры. Полученные данные позволили найти связь в увеличении суммарной площади поверхности всех листьев с приростом общей биомассы растений. После этого увеличение площади листьев фиксировалось с помощью 2D камеры, а на основе этих измерений строилась динамическая модель роста растения.

Главная особенность разработанного метода – комбинирование 3D и 2D камер при сборе данных. При таком подходе отпадает необходимость сложных вычислений со множеством параметров. Показатели площади всех листьев и биомассы в совокупности с разработанными математическими моделями дают точные результаты.

Для проведения эксперимента была создана автоматическая система с искусственными условиями роста, укомплектованная 2D и 3D камерами, а также датчиками, собирающими данные об окружающей среде. Эта система использует машинное обучение для моделирования роста растений и прогнозирования его динамики. В ходе эксперимента было обработано более 10000 изображений. Проведенное исследование легло в основу пилотного проекта по оптимизации роста растений в высокотехнологичном экспериментальном тепличном хозяйстве МичГАУ, первые и успешные результаты которого уже приняты к публикации в журнале IEEE Pervasive Computing. На настоящий момент ведется разработка рекомендательных систем для оптимизации тепличных хозяйств на основе полученных данных и алгоритмов машинного обучения.

“Главное преимущество нашего метода заключается в том, что 3D изображения достаточно получить для каждого вида растений всего один раз. После этого для прогнозирования прироста биомассы в теплицах достаточно использовать самые простые камеры. Это значительно упрощает и снижает стоимость систем прогнозирования, контроля и оптимизации для теплиц и искусственных систем жизнеобеспечения,” – рассказывает первый автор исследования Дмитрий Шадрин.

“Стремление быть в гармонии с окружающим миром вызывает интерес человека к пониманию сути наблюдаемых явлений, их закономерностей и предвидению дальнейшего развития событий.

В основе знаний об окружающем мире лежат наблюдение и эксперимент. Дмитрий Шадрин, аспирант Сколтеха, реализовал уникальный эксперимент по беспочвенному выращиванию томатов 
и салата.  Новейшие данные, собранные в ходе эксперимента, а также разработка эффективных методов их анализа для прогнозирования роста биомассы – это большой вклад в создание автономных систем жизнеобеспечения в космосе и на Земле,”- рассказывает профессор Космического центра Сколтеха Татьяна Подладчикова.

машинное обучение метод прогнозирования роста растений в искусственных условиях

Назад

Социальные сети

Комментарии

Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий