Систему «виртуального агронома» для умных ферм, не имеющую аналогов в мире, создает большая междисциплинарная группа ученых Тюменского государственного университета, в которую входят биологи, математики, системные инженеры и другие специалисты, рассказали в «РИА Новости».
Данная разработка сможет «перевернуть» индустрию городского фермерства благодаря сочетанию всех необходимых знаний и навыков в одном нейросетевом помощнике, считают ученые.
Исследователи разрабатывают систему умного земледелия, способную автоматизировать уход за растениями и выполнять роль консультанта для пользователей, обладающих самыми поверхностными знаниями о растениеводстве и фермерстве.
Задача системы – сделать современный агропром более простым и эффективным, подчеркнули создатели. По их словам, аналогов этому продукту в мире сегодня нет.
Разработка реализована как «надстройка» для существующих систем умного земледелия. С помощью элементов искусственного интеллекта она анализирует параметры растений и окружающей среды, основываясь на данных сенсоров, и позволяет оптимизировать рутинные процессы и находить решения для нестандартных проблем.
— Стандартные алгоритмы умных ферм не учитывают целый ряд регулярно возникающих проблем. Поломки оборудования, болезни или вредители растений – не каждый специалист способен быстро и грамотно справиться с подобными ситуациями. Наша разработка поможет своевременно распознавать проблемы и находить для них решения даже при недостатке опыта и знаний у работников фермы, – объяснил научный руководитель проекта, заведующий кафедрой информационных систем Тюменского государственного университета Игорь Глухих.
Система учитывает множество параметров – от микроклимата и освещения до признаков всевозможных заболеваний. На основе этого анализа система будет формулировать конкретные рекомендации для пользователя, направленные на повышение урожайности и качества продукции, сообщили в вузе.
В настоящее время команда ученых заканчивает подготовку разработки для коммерческой реализации, а также работает над механизмом непрерывного обучения системы за счет обратной связи с пользователем.
Фото:unsplash.com
