В России научились предсказывать динамику роста растений по фото

Группа ученых из Космического центра и Центра по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных Сколтеха разработала метод предсказывания прироста биомассы растений по фотографиям. Результаты их работы были представлены на престижной международной научно-технической конференции International Instrumentation and Measurement Technology.

Три профессора Сколтеха: Руперт Герцер, Татьяна Подладчикова и Андрей Сомов, а также аспирант Дмитрий Шадрин, специально для эксперимента создали автоматическую систему с искусственными условиями роста, укомплектованную 2D- и 3D-камерами, а также датчиками, собирающими данные об окружающей среде. Для прогнозирования роста растений система использует искусственный интеллект.

Первым этапом работы стал сбор статистических данных. Рост растений в искусственной беспочвенной системе фиксировался с помощью 3D-камеры. Полученная информация позволила найти связь в увеличении суммарной площади поверхности всех листьев с приростом общей биомассы растений. После этого увеличение площади листьев фиксировалось с помощью 2D-камеры, а на основе этих измерений строилась динамическая модель роста растения. 

Главная особенность разработанного метода – комбинирование 3D- и 2D-камер при сборе данных. При таком подходе отпадает необходимость сложных вычислений со множеством параметров. Показатели площади всех листьев и биомассы в совокупности с разработанными математическими моделями дают точные результаты. 

В ходе эксперимента было проанализировано более 10 тысяч изображений. А проведенное исследование легло в основу пилотного проекта по оптимизации роста растений в высокотехнологичном экспериментальном тепличном хозяйстве Мичуринского государственного аграрного университета.

«Главное преимущество нашего метода заключается в том, что 3D-изображения достаточно получить для каждого вида растений всего один раз. После этого для прогнозирования прироста биомассы в теплицах достаточно использовать самые простые камеры. Это значительно упрощает и снижает стоимость систем прогнозирования, контроля и оптимизации для теплиц и искусственных систем жизнеобеспечения», – рассказывает первый автор исследования Дмитрий Шадрин.

«Стремление быть в гармонии с окружающим миром вызывает интерес человека к пониманию сути наблюдаемых явлений, их закономерностей и предвидению дальнейшего развития событий. В основе знаний об окружающем мире лежат наблюдение и эксперимент. Дмитрий Шадрин, аспирант Сколтеха, реализовал уникальный эксперимент по беспочвенному выращиванию томатов и салата. Новейшие данные, собранные в ходе эксперимента, а также разработка эффективных методов их анализа для прогнозирования роста биомассы – это большой вклад в создание автономных систем жизнеобеспечения в космосе и на Земле», – уверена профессор Космического центра Сколтеха Татьяна Подладчикова.

Учитывая то что население планеты непрерывно растет, исследования, направленные на развитие точного земледелия, чрезвычайно актуальны, поэтому проводились и раньше. Однако эмпирические модели, описывающие прирост биомассы в зависимости от различных факторов, имеют ряд недостатков: ограниченность применения к различным видам культур и слишком большое количество параметров, измерение которых является дорогостоящим или медленно. 

Поэтому появление новой предиктивной модели, позволяющей прогнозировать рост и оптимизировать производство продуктов, весьма кстати. Универсальные модели, обладающие достаточной точностью незаменимы не только в полях, но и при создании высокоэффективных тепличных хозяйств с контролируемыми условиями роста, а также в искусственных системах жизнеобеспечения, например на космических станциях. Используемые в данной области высокие технологии открывают большие возможности для борьбы с голодом в развивающихся странах, обеспечения продовольственной безопасности, уменьшения воздействия человека на окружающую среду и повышения экономической эффективности сельского хозяйства.