Melatih kecerdasan buatan untuk melacak rumah kaca di Antartika dan Mars
Engineering

Melatih kecerdasan buatan untuk melacak rumah kaca di Antartika dan Mars


Kredit: Institut Sains dan Teknologi Skolkovo

Ilmuwan dari Skoltech Center for Computational and Data-Intensive Science and Engineering (CDISE) dan Skoltech Digital Agriculture Laboratory serta kolaboratornya dari German Aerospace Center (DLR) telah mengembangkan sistem kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan pemrosesan gambar dari rumah kaca otonom , memantau pertumbuhan tanaman dan mengotomatiskan proses budidaya. Penelitian mereka dipublikasikan di jurnal Sensor IEEE.

Teknologi modern telah lama menjadi perlengkapan di semua bidang kehidupan manusia di Bumi. Menjangkau planet lain adalah tantangan baru bagi umat manusia. Karena rumah kaca kemungkinan menjadi satu-satunya sumber makanan segar bagi awak dan pemukim luar angkasa Mars, pengembangan kecerdasan buatan (AI) dan teknologi berbasis komputer untuk otomatisasi pertumbuhan tanaman dianggap sebagai target penelitian prioritas. Sebuah situs uji sudah tersedia untuk mengembangkan dan menguji sistem pendukung kehidupan yang canggih: Modul budidaya tanaman otonom beroperasi di Stasiun Neumayer Antartika III dekat Kutub Selatan. Saat ini, para ilmuwan berfokus pada pembuatan sistem AI yang dapat mengumpulkan informasi tentang semua faktor pertumbuhan tanaman dan kesehatan bibit serta mengendalikan rumah kaca dalam mode otonom tanpa keterlibatan manusia.

“Seseorang tidak dapat mempertahankan komunikasi berkelanjutan dengan Neumayer III, dan melatih model visi komputer di atas kapal memerlukan terlalu banyak sumber daya, jadi kami harus menemukan cara untuk mengirim aliran foto tanaman ke server eksternal untuk pemrosesan dan analisis data,” Skoltech Ph.D . siswa Sergey Nesteruk menjelaskan.

Kecerdasan buatan akan melacak rumah kaca di Antartika dan Mars

Modul budidaya tanaman di Antartika. Kredit: Institut Sains dan Teknologi Skolkovo

Sebagai kesimpulan dari penelitian mereka, tim Skoltech memproses koleksi gambar dari sistem otomatis jarak jauh menggunakan pendekatan baru mereka berdasarkan jaringan saraf konvolusional dan mengungguli codec populer lebih dari tujuh kali lipat dalam mengurangi ukuran gambar tanpa penurunan kualitas yang nyata. Para peneliti menggunakan informasi dari gambar yang direkonstruksi untuk melatih algoritma visi komputer yang, setelah dilatih, mampu mengklasifikasikan 18 varietas tanaman menurut spesies pada berbagai tahap perkembangan dengan akurasi 92%. Pendekatan ini memungkinkan untuk memantau operasi sistem secara visual dan terus mengumpulkan data pelatihan model ML baru untuk menyempurnakan fungsionalitas model.

Ada rencana untuk menerapkan dan menguji sistem baru langsung di Neumayer III, yang akan menandai langkah penting menuju otomatisasi modul penanaman tanaman, sehingga menghilangkan penghalang jalan lain dalam perjalanan ke Mars.


Jaringan saraf telah belajar untuk mengidentifikasi spesies pohon


Informasi lebih lanjut:
Sergey Nesteruk dkk. Kompresi Gambar dan Klasifikasi Tanaman Menggunakan Pembelajaran Mesin di Lingkungan Terkendali Pertanian: Kasus Penggunaan Stasiun Antartika, Jurnal Sensor IEEE (2021). DOI: 10.1109 / JSEN.2021.3050084

Disediakan oleh Institut Sains dan Teknologi Skolkovo

Kutipan: Pelatihan kecerdasan buatan untuk melacak rumah kaca di Antartika dan Mars (2021, 17 Februari) diambil pada 17 Februari 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-02-artificial-intelligence-track-greenhouses-antarctica.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Togel HKG