[Машинное обучение, Научно-популярное, Искусственный интеллект, IT-компании, Serverless] Российские ученые совместно с «Яндексом» создали систему мониторинга сельхозрастений с помощью нейросети
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Источник фото: PhotoXPress.
По информации издания «Ведомости», российские ученые совместно с «Яндексом» создали систему мониторинга сельхозрастений с помощью нейросети. Цель разработки — минимизировать на 15% потери урожая и вдвое увеличить точность прогноза урожая. Ежегодно в стране до 40% продукции по отдельным культурам утилизируется и пропадает из-за отсутствия простых и быстрых систем мониторинга.
Созданный командами ученых биофака МГУ, Федерального научного центра (ФНЦ) им. Мичурина, Тамбовского госуниверситета, Агроинженерного центра ВИМ и специалистами облачной платформы Yandex.Cloud инструмент на основе искусственного интеллекта позволяет прогнозировать урожай различных культур, оценивать их состояние на разных стадиях созревания, а после окончания сбора фермеры могут планировать цепочку логистики и дистрибуции сельхозпродукции. Это позволяет сократить затраты на многих этапах производства сельхозрастений и увеличить эффективность фермерских хозяйств.
Специально обученная нейросеть на тысячах фотографий различных видов растений может анализировать плоды или соцветия, изображения которых загружаются фермерами в облако Yandex.Cloud. Система обрабатывает данные в режиме реального времени и выдает прогноз в виде графиков и таблиц, а также на карте, где отражены отдельные деревья, кусты или посевные площади с вероятностными оценками урожая по каждому элементу.
Специалисты «Яндекса» пояснили, что в процессе обучения нейросети каждый вид выращиваемых сельхозрастений, в том числе деревьев, фотографировали около 3 тыс. раз. Сельскохозяйственная нейросеть прошла тестирование на площадках в ботаническом саду МГУ и экспериментальном саду ФНЦ им. Мичурина.
Разработчики рассказали, что в ближайшее время собираются протестировать свою систему на базе нескольких производств плодовых культур в Ставропольском крае, Курской и Липецкой областях. Система будет доступна для клиентов после окончания тестирования и доработки примерно через год. Причем монетизация услуг по мониторингу и прогнозированию будет по подписке за единицу площади сада. Предварительная стоимость доступа к системе — около 1400 рублей за гектар обрабатываемых в оцифрованном виде культур.
Для повышения точности прогнозов нейросети фермерам помимо предоставления изображений для анализа нужно будет установить у себя на участках сеть метеодатчиков и IoT-сенсоров для анализа влажности и фотосинтетической активности культур.
Эксперты «Ведомостей» привели примеры, что в России уже есть несколько подобных агросистем на базе ИИ, но они узкоспециализированные, например, только для производителей яблок. Однако, на практике подобные решения в больших масштабах технически трудно реализовать из-за необходимости пересылать в облако большое количество фотографий через некоторое время, а сам этот процесс сложно автоматизировать. В настоящее время прогнозами урожайности занимаются аналитики специальных центров вручную, но их работоспособность в итоге может уступить хорошо обученному ИИ.
Разработки с помощью нейросети используется в фермерских хозяйствах России уже с 2019 года. Например, ИИ применяется в работе беспилотных комбайнов для уборки урожая. А в апреле 2021 года был представлен представил автономный комбайн, который сам ездит по полю и убирает сорняки.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Машинное обучение, Научно-популярное, Искусственный интеллект, Игры и игровые приставки] Как StarCraft II может помочь экологам в изучении жизни на Земле (перевод)
- [Open source, Python, Алгоритмы, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Прогнозирование временных рядов с помощью AutoML
- [Разработка мобильных приложений, Интервью, IT-компании] Приключение в один день или One Day Offer от Яндекса
- [Научно-популярное, Энергия и элементы питания] Ученые разработали золотую пленку для прозрачных солнечных панелей
- [Распределённые системы, Копирайт, Научно-популярное] Подреддит архивистов /r/DataHoarder решил сохранить 77 ТБ данных Sci-Hub
- [Поисковые технологии, Машинное обучение, Развитие стартапа, Карьера в IT-индустрии, Поисковая оптимизация] Как мы запустили агрегатор удаленных вакансий и зачем в нем ML
- [Научно-популярное, Космонавтика] Первый к китайской станции. Запуски года: 48 всего, 15 от Китая
- [Научно-популярное, Космонавтика] Короли малых спутниковых пусковых установок — Сравнение
- [Научно-популярное, Космонавтика] В Canadarm2 попала частичка космического мусора, но манипулятор МКС сохраняет функциональность
- [Читальный зал, Научно-популярное, Космонавтика] Чем опасен космический мусор и как его уничтожают
Теги для поиска: #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_nauchnopopuljarnoe (Научно-популярное), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_itkompanii (IT-компании), #_serverless, #_jandeks (Яндекс), #_sistema_monitoringa (система мониторинга), #_selhozrastenija (сельхозрастения), #_urozhaj (урожай), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_nauchnopopuljarnoe (
Научно-популярное
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_itkompanii (
IT-компании
), #_serverless
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 13:52
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Источник фото: PhotoXPress. По информации издания «Ведомости», российские ученые совместно с «Яндексом» создали систему мониторинга сельхозрастений с помощью нейросети. Цель разработки — минимизировать на 15% потери урожая и вдвое увеличить точность прогноза урожая. Ежегодно в стране до 40% продукции по отдельным культурам утилизируется и пропадает из-за отсутствия простых и быстрых систем мониторинга. Созданный командами ученых биофака МГУ, Федерального научного центра (ФНЦ) им. Мичурина, Тамбовского госуниверситета, Агроинженерного центра ВИМ и специалистами облачной платформы Yandex.Cloud инструмент на основе искусственного интеллекта позволяет прогнозировать урожай различных культур, оценивать их состояние на разных стадиях созревания, а после окончания сбора фермеры могут планировать цепочку логистики и дистрибуции сельхозпродукции. Это позволяет сократить затраты на многих этапах производства сельхозрастений и увеличить эффективность фермерских хозяйств. Специально обученная нейросеть на тысячах фотографий различных видов растений может анализировать плоды или соцветия, изображения которых загружаются фермерами в облако Yandex.Cloud. Система обрабатывает данные в режиме реального времени и выдает прогноз в виде графиков и таблиц, а также на карте, где отражены отдельные деревья, кусты или посевные площади с вероятностными оценками урожая по каждому элементу. Специалисты «Яндекса» пояснили, что в процессе обучения нейросети каждый вид выращиваемых сельхозрастений, в том числе деревьев, фотографировали около 3 тыс. раз. Сельскохозяйственная нейросеть прошла тестирование на площадках в ботаническом саду МГУ и экспериментальном саду ФНЦ им. Мичурина. Разработчики рассказали, что в ближайшее время собираются протестировать свою систему на базе нескольких производств плодовых культур в Ставропольском крае, Курской и Липецкой областях. Система будет доступна для клиентов после окончания тестирования и доработки примерно через год. Причем монетизация услуг по мониторингу и прогнозированию будет по подписке за единицу площади сада. Предварительная стоимость доступа к системе — около 1400 рублей за гектар обрабатываемых в оцифрованном виде культур. Для повышения точности прогнозов нейросети фермерам помимо предоставления изображений для анализа нужно будет установить у себя на участках сеть метеодатчиков и IoT-сенсоров для анализа влажности и фотосинтетической активности культур. Эксперты «Ведомостей» привели примеры, что в России уже есть несколько подобных агросистем на базе ИИ, но они узкоспециализированные, например, только для производителей яблок. Однако, на практике подобные решения в больших масштабах технически трудно реализовать из-за необходимости пересылать в облако большое количество фотографий через некоторое время, а сам этот процесс сложно автоматизировать. В настоящее время прогнозами урожайности занимаются аналитики специальных центров вручную, но их работоспособность в итоге может уступить хорошо обученному ИИ. Разработки с помощью нейросети используется в фермерских хозяйствах России уже с 2019 года. Например, ИИ применяется в работе беспилотных комбайнов для уборки урожая. А в апреле 2021 года был представлен представил автономный комбайн, который сам ездит по полю и убирает сорняки. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Машинное обучение ), #_nauchnopopuljarnoe ( Научно-популярное ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_itkompanii ( IT-компании ), #_serverless |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 13:52
Часовой пояс: UTC + 5