27 Июля 2018
МОСКВА, 27 июля Ученые из Сколтеха создали теорию машинного обучения, которая поможет космическим агентствам мира подобрать правильные растения для обеспечения будущих продолжительных экспедиций в космос необходимым обилием биомассы и кислорода. Их выводы были представлены в журнале IEEE Pervasive Computing.
Длительные полеты в космос, как сегодня считают специалисты НАСА и Роскосмоса, потребуют создания полностью автономных систем жизнеобеспечения, разрешающих производить воду, кислород и все необходимые нутриенты на протяжении неограниченно долгого времени.
Ключом к их созданию сегодня считаются растения и различные одноклеточные водоросли, способные производить биомассу в больших количествах и с большой поспешностью. За последние два десятилетия ученые значительно продвинулись в этом направлении, создав на борту МКС две оранжереи и вырастив в них капусту, салат, астры и многие другие растения.
Подобные успехи заставляют биологов, космических врачей и других исследователей задуматься о том, как много растений нужно для выживания экипажа, летящего к Марсу или другим планетам. Их избыток может сделать миссию безмерного дорогой и нереализуемой, а недостаток – обречет будущих последователей Марка Уотни из Марсианина на медленную смерть.
Несмотря на то, что ученые изучают растения уже тысячи лет, подготовить подобные оценки не так довольно легко, так как скорость их роста и набора биомассы зависит от множества различных биологических и физических факторов обилия влаги и микроэлементов в почве, уровня освещенности и десятков других вещей. Вдобавок, саму биомассу достаточно сложно взвесить, не убив само растение, что мешает оценке поспешности ее прироста.
Шадрин и его коллеги по Сколтеху, Руперт Герцер (Rupert Gerzer), Татьяна Подладчикова и Андрей Сомов, выяснили, как можно быстро и достаточно точно совершать подобные оценки, наблюдая за ростом карликовых томатов при помощи трехмерных и двумерных камер.
Анализируя состояние помидор на разных фазах роста, российские ученые смогли вывести несколько закономерностей, связанных с набором биомассы, и использовали их для создания систем машинного обучения, способных оценивать эти характеристики, анализируя простые двумерные фотографии листьев помидор и трехмерную натура растения.
Как показали дальнейшие наблюдения, эта программа корректно предсказывала поспешность роста помидор, а также нескольких сортов салата, на протяжении первых 30 дней их жизни после высадки. Это позволяет использовать ее не только для просчета космических систем жизнеобеспечения, но и для оптимизации работы теплиц.
Редактор рубрики
Леонид Кузьмин
Место события на карте мира:
.
.
.
Комментарии к новостям
[17 Января 2024, 13:43] Александр Хомяков Замечательно! Не ожидал такой оперативности. Спасибо огромное! Всё работает и обновляется....
[15 Апреля 2022, 20:25] Ангелина Сметанина Скоро не только сократят, а много заводов вообще закроют и начнется бум китайских авто. Даже сейчас Эксид уже бешеные темпы по количеству проданных машин показывает...
[27 Декабря 2021, 21:44] Ева Воробьева Искренне рада за победителя! Но если бы мне так крупно повезло, то я прибежала бы за выигрышем в первый же день???? ...
[2 Сентября 2021, 13:11] Дмитрий Ершов Это хорошо. Значит клиенты долго ждать не будут. ...
[13 Мая 2021, 16:26] Олег Андреев "Мальдивы сутунки 65 государством, зарегистрировавшим расейскую вакцину против коронавируса Спутник V, сообщил Российский фонд секущих инвестиций (РФПИ)". Что это за йязыг?...
[2 Ноября 2020, 15:22] Лета Мирликийская риветсвую вас я с 6-ти лет пишу мне нужно все мои произведения задействовать в компьюторных программах образования по литературе и языкам и играм к примеру если ваши учащиеся напишут...
[20 Октября 2020, 09:22] Евгений Зимин Сузуки в этом году хорошо прибавили, уже не первый раз оба их пилота на подиуме. Видимо, для команды возвращаются "золотые" времена и есть шанс наконец оформить чемпионство после длительного перерыва....