В Сколтехе научились обучать нейронные сети для оценки и прогнозирования роста растений, принимая во внимание все влияющие факторы, такие как соотношение питательных веществ и другие параметры развития.
Результаты исследования опубликованыВ журнале IEEE Transactions on Instrumentations and Measurements. Искусственный интеллект последние годы применяют практически во всех сферах жизни, часто оказывается полезным, помогая человеку принимать верные решения для достижения поставленных задач. Применение интеллектуальных систем в выращивании растений в искусственных условиях — не исключение.
Среди разнообразных схем нейросетей рекуррентные нейронные сети занимают особое место. Их структура позволяет эффективно обрабатывать данные в виде направленной последовательности, например, текст, речь и временны́е ряды. Динамику роста растения во времени можно описать именно временным рядом.
Учёные Сколтеха продемонстрировали в исследовательской работе, как рекуррентные нейронные сети совместно с алгоритмами компьютерного зрения могут полностью выполнять задачу предсказания динамики роста растений. Для этого используются данные о текущем состоянии системы выращивания и её характеристиках, полученные при сотрудничестве с Германским аэрокосмическим центром (DLR).
В Германии ученые исследовали, как стимулировать рост растений в искусственных системах, подобных тем, что есть на МКС. Эксперимент дал ценную информацию о пропорциях питательных веществ, которые способствуют оптимальному росту растений при существующих ограничениях.
Для выделения листвы и расчета её площади применялись алгоритмы компьютерного зрения. Предсказывать рост растений помогали различные схемы рекуррентных нейронных сетей, зарекомендовавшие себя как эффективные в этой задаче.
Для демонстрации программы в реальной среде была предложена энергоэффективная встраиваемая система, способная производить вычисления и прогнозировать динамику роста.
Разработанное устройство основано на одноплатном компьютере Raspberry Pi и графической плате Intel Movidius. В его основе — компактный мощный графический процессор Myriad 2, который при мощности 1 Вт обеспечивает производительность в 150 гигафлопс, приближающуюся к производительности суперкомпьютеров середины прошлого века. Такие графические чипы подходят для запуска нейронных сетей и станут основой встроенных систем с искусственным интеллектом.
«Это исследование даст возможность создавать мобильные системы для постоянного контроля и анализа состояния растений в искусственных средах выращивания, а также прогнозирования темпов их роста. Это окажет неоценимую помощь человеку», — поясняют авторы исследования Дмитрий Шадрин и Александр Меньщиков.
