Umelá Inteligencia Vám Umožní Získať Rastliny S Požadovanými Vlastnosťami - Alternatívny Pohľad

Umelá Inteligencia Vám Umožní Získať Rastliny S Požadovanými Vlastnosťami - Alternatívny Pohľad
Umelá Inteligencia Vám Umožní Získať Rastliny S Požadovanými Vlastnosťami - Alternatívny Pohľad

Video: Umelá Inteligencia Vám Umožní Získať Rastliny S Požadovanými Vlastnosťami - Alternatívny Pohľad

Video: Umelá Inteligencia Vám Umožní Získať Rastliny S Požadovanými Vlastnosťami - Alternatívny Pohľad
Video: Umelá inteligencia | Ako človek prehral s počítačom 2024, Smieť
Anonim

Inžinieri z Massachusettského technologického inštitútu vyvinuli umelo inteligentný „počítač potravín“, ktorý automaticky optimalizuje podmienky, ako je vlhkosť a svetlo, aby v rastlinách dosiahli požadované vlastnosti. Na rozdiel od iných podobných vývojov je systém open source a inžinieri zverejnili pokyny, ako ho samostatne zostaviť a nakonfigurovať. Podrobný popis a dokumentácia sú k dispozícii na webových stránkach MIT Media Lab a píše o nich aj Fast Company.

Na zvýšenie efektívnosti pestovania rastlín zmenšením potrebného priestoru sa vyvíjajú rôzne koncepty, napríklad vertikálne farmy a pestovanie v kontrolovanom prostredí. Na rozdiel od konvenčného poľnohospodárstva nie sú rastliny osvetlené slnečným žiarením, ale LED diódami. Niektorí sa ich snažia adaptovať na masové adopcie a samomontáže.

Inžinieri MIT predstavili prototyp svojho systému už v roku 2015 a nazvali ho OpenAg. Prototyp pozostával z kovovej nádoby, vo vnútri ktorej boli umiestnené snímače, LED diódy, čerpadlá na prívod vody a hnojív a ďalšie komponenty umožňujúce zmenu klímy vo vnútri nádoby. Predstavili tiež masívnejšiu verziu umiestnenú v štandardnom nákladnom kontajneri a pozostávajúcu z niekoľkých buniek, v ktorých boli zachované samostatné podmienky. Vedci spočiatku nezávisle analyzovali údaje a podľa ich názoru vybrali najlepšie podmienky.

V polovici roku 2016 začal výskumný tím uzavrieť partnerstvo so spoločnosťou umelej inteligencie. Cieľom partnerstva bolo urýchliť a zautomatizovať výber potrebných podmienok. Vedci si za vzorovú rastlinu vybrali bazalku. Systém nepretržite analyzoval stav rastlín z paralelne pracujúcich buniek a upravoval podmienky pre pestovanie nasledujúcej plodiny.

Pole niekoľkých izolovaných buniek s rôznymi podmienkami / Open Agriculture Initiative, MIT Media Lab (openag.mit.edu | CC-BY-SA 4.0)
Pole niekoľkých izolovaných buniek s rôznymi podmienkami / Open Agriculture Initiative, MIT Media Lab (openag.mit.edu | CC-BY-SA 4.0)

Pole niekoľkých izolovaných buniek s rôznymi podmienkami / Open Agriculture Initiative, MIT Media Lab (openag.mit.edu | CC-BY-SA 4.0)

Vedci dokázali optimalizovať algoritmus s cieľom niekoľkonásobne zvýšiť syntézu špecifických molekúl zodpovedných za chuť v rastline. V budúcnosti plánujú trénovať systém tak, aby optimalizoval podmienky pre mnoho rôznych charakteristík, ako je chuť, veľkosť alebo cena. Vedci zdôrazňujú, že na rozdiel od iných známych vývojových trendov v tejto oblasti je ich systém úplne otvorený a k dispozícii na vlastnú výstavbu alebo úpravy.