Российские нейросети предскажут будущее растений
Рекуррентные нейронные сети, использующие для анализа временны́е ряды, вместе с алгоритмами компьютерного зрения можно будет использовать для предсказания динамики роста растений с учётом текущего состояния системы выращивания и её параметров. Необходимые данные исследователи Сколтеха получили в совместной с Германским аэрокосмическим центром (DLR) работе. Учёные также смогли собрать данные, которые помогают найти оптимальное соотношение питательных веществ для наилучшего роста растений при имеющихся ограничениях.
Специалисты создали систему на базе одноплатного компьютер для прототипирования Raspberry Pi с внешней графической платой Intel Movidius и процессором Myriad 2, при мощности в 1 Вт способном выдавать вычислительную производительность в 150 Гигафлопс. Подобная архитектура подходит для запуска нейронных сетей с алгоритмами компьютерного зрения (используется для сегментации и определения площади поверхности листвы) и рекуррентными нейронными сетями (для предсказания роста растений).
«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», ‒ отметили одни из авторов исследования Дмитрий Шадрин и Александр Меньщиков.
Результаты исследования российских и немецких учёных опубликованы в журнале IEEE Transactions on Instrumentations and Measurements.