Científicos del Skoltech Center for Computational and Data-Intensive Science and Engineering (CDISE) y el Skoltech Digital Agriculture Laboratory y sus colaboradores del German Aerospace Center (DLR) han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (AI) que permite procesar imágenes de invernaderos autónomos……
por el Instituto de Ciencia y Tecnología de Skolkovo
Científicos del Skoltech Center for Computational and Data-Intensive Science and Engineering (CDISE) y el Skoltech Digital Agriculture Laboratory y sus colaboradores del German Aerospace Center (DLR) han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (AI) que permite procesar imágenes de invernaderos autónomos , monitoreando el crecimiento de las plantas y automatizando el proceso de cultivo. Su investigación fue publicada en la revista IEEE Sensors .
La tecnología moderna se ha convertido durante mucho tiempo en un elemento fijo en todas las esferas de la vida humana en la Tierra. Llegar a otros planetas es un nuevo desafío para la humanidad. Dado que es probable que los invernaderos sean la única fuente de alimentos frescos para las tripulaciones espaciales y los colonos de Marte, el desarrollo de inteligencia artificial (IA) y tecnologías basadas en visión por computadora para el crecimiento de las plantas.la automatización se percibe como un objetivo de investigación prioritario. Ya existe un sitio de prueba para desarrollar y probar sistemas avanzados de soporte vital: un módulo de cultivo de plantas autónomo está operando en la Estación Antártica Neumayer III cerca del Polo Sur. En este momento, los científicos se están enfocando en crear un sistema de inteligencia artificial que podría recopilar información sobre todos los factores de crecimiento de las plantas y la salud de las plántulas y controlar los invernaderos en modo autónomo sin la participación humana.
«No se puede mantener una comunicación continua con Neumayer III, y el entrenamiento de modelos de visión por computadora a bordo requiere demasiados recursos, por lo que tuvimos que encontrar una manera de enviar un flujo de fotografías de plantas a servidores externos para el procesamiento y análisis de datos», dijo Skoltech Ph.D . explica el estudiante Sergey Nesteruk.
Como conclusión de su investigación, el equipo de Skoltech procesó una colección de imágenes de sistemas automatizados remotos utilizando su nuevo enfoque basado en redes neuronales convolucionales y superando a los códecs populares en más de siete veces en la reducción del tamaño de la imagen sin una aparente degradación de la calidad. Los investigadores utilizaron la información de las imágenes reconstruidas para entrenar un algoritmo de visión por computadora que, una vez entrenado, es capaz de clasificar 18 variedades de plantas según especies en diferentes etapas de desarrollo con una precisión del 92%. Este enfoque hace posible monitorear visualmente el funcionamiento del sistema y recopilar continuamente nuevos datos de entrenamiento del modelo ML para mejorar la funcionalidad de los modelos.
Hay planes para implementar y probar los nuevos sistemas directamente en Neumayer III, lo que marcará un paso importante hacia la automatización de los módulos de cultivo de plantas, eliminando así otro obstáculo en el camino a Marte.