„Skoltech“mokslininkai sukūrė mašinų mokymosi sistemą, kuri padės pasaulio kosmoso agentūroms parinkti „tinkamus“augalus, kurie aprūpintų reikiamu biomasės ir deguonies kiekiu būsimoms ilgalaikėms misijoms į kosmosą. Jų išvados buvo pristatytos žurnale „IEEE Pervasive Computing“.
„Pagrindinis mūsų metodo pranašumas yra tas, kad užtenka gauti trimatį kiekvienos augalų rūšies vaizdą tik vieną kartą. Po to, norint nuspėti biomasės augimą, pakanka naudoti paprasčiausias kameras. Tai labai supaprastina ir sumažina šiltnamių ir dirbtinių gyvybės palaikymo sistemų prognozavimo, kontrolės ir optimizavimo sistemų kosmose sąnaudas “, - pastebi Dmitrijus Shadrinas,„ Skoltech “magistrantas, cituojamas universiteto spaudos tarnyboje.
- „Salik.biz“
Pasak NASA ir „Roscosmos“ekspertų šiandien, ilgalaikiams skrydžiams į kosmosą reikės sukurti visiškai autonomiškas gyvybės palaikymo sistemas, kurios leistų neribotą laiką gaminti vandenį, deguonį ir visas būtinas maistines medžiagas.
Augalai ir įvairūs vienaląsčiai dumbliai, galintys gaminti didelius kiekius ir dideliu greičiu biomasės, šiandien yra laikomi jų kūrimo raktu. Per pastaruosius du dešimtmečius mokslininkai padarė didelę pažangą šia linkme, sukūrę du šiltnamius ISS laive ir augindami juose kopūstus, salotas, asters ir daugelį kitų augalų.
Tokia sėkmė verčia biologus, kosmoso gydytojus ir kitus tyrinėtojus susimąstyti, kiek augalų reikia įgulos, skrendančios į Marsą ar kitas planetas, išgyvenimui. Dėl jų pertekliaus misija gali tapti per brangi ir neįgyvendinama, o stoka - pasmerkite būsimus Marko Watney pasekėjus nuo „Marso“iki lėtos mirties.
Nepaisant to, kad mokslininkai tūkstančius metų tyrinėjo augalus, tokius įvertinimus paruošti nėra taip paprasta, nes jų augimo greitis ir biomasės prieaugis priklauso nuo daugelio skirtingų biologinių ir fizikinių veiksnių - drėgmės ir mikroelementų kiekio dirvožemyje, apšvietimo lygio ir daugybės kitų dalykų. Be to, pačią biomasę yra gana sunku „pasverti“neužmušant paties augalo, o tai trukdo įvertinti jo augimo greitį.
Shadrinas ir jo „Skoltech“kolegos Rupertas Gerzeris, Tatjana Podladchikova ir Andrejus Somovas suprato, kaip greitai ir tiksliai atlikti tokius vertinimus stebėdami nykštukinių pomidorų augimą naudojant 3D ir 2D kameras.
Analizuodami pomidorų būklę skirtingais augimo tarpsniais, Rusijos mokslininkai sugebėjo išvesti keletą modelių, susijusių su nustatytu biomasės dydžiu, ir panaudojo juos kurdami mašininio mokymosi sistemas, galinčias įvertinti šias savybes, analizuodami paprastas dvimates pomidorų lapų nuotraukas ir trimatį augalo modelį.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Kiti stebėjimai parodė, kad ši programa teisingai prognozavo pomidorų, taip pat kelių salotų veislių, augimą per pirmąsias 30 jų gyvenimo dienų po pasodinimo. Tai leidžia jį naudoti ne tik apskaičiuojant „kosminių“gyvybės palaikymo sistemų skaičiavimą, bet ir optimizuojant šiltnamių veikimą.