Альянс-монтаж

Альянс-монтаж логотип

Альянс-монтаж

(4852) 422-339, 206-303

Искусственный интеллект научили прививать растениям определенные свойства

Open Agriculture Initiative

Инженеры из Массачусетского технологического института (MIT) разработали систему с элементами искусственного интеллекта, которая автоматически оптимизирует условия роста растений, позволяя развивать у них необходимые качества. Открытый исходный код системы, а также инструкции по ее самостоятельной сборке и настройке были опубликованы на сайте MIT Media Lab.

Как пишет N+1, первый прототип системы, получившей название OpenAg, был представлен еще в 2015 году. Он состоял из металлического контейнера, внутри которого располагались сенсоры, светодиоды, насосы для подачи воды и удобрений, а также другие компоненты, которые позволяли менять климат внутри контейнера. Кроме того, инженеры сконструировали более массивный прототип, помещенный в стандартный грузовой контейнер, и состоящий из нескольких ячеек, в каждой из которых поддерживались отдельные условия.

На первом этапе исследователи самостоятельно анализировали данные о росте растений и подбирали наилучшие, по их мнению, условия. В середине прошлого года группа начала сотрудничать с компанией, занимающейся разработками в области искусственного интеллекта, чтобы ускорить и автоматизировать подбор необходимых условий.

В качестве модельного растения для экспериментов был выбран базилик. В процессе роста система непрерывно анализировала состояние растений из параллельно работающих ячеек и вносила коррективы в условия для выращивания следующего урожая.

В результате инженерам удалось оптимизировать алгоритм таким образом, чтобы в несколько раз усилить в растении синтез конкретных молекул, отвечающих за вкусовые качества. В перспективе исследователи рассчитывают обучить систему оптимизировать систему для управления иными характеристиками, включая вкус, размер или себестоимость растений. При этом преимуществом системы перед другими разработками в этой области является ее открытость для желающих собрать собственный прототип и модифицировать работу алгоритма.

Напомним, что в ноябре прошлого года группа исследователей из MIT создала растение-сенсор, способное распознавать взрывчатые вещества. Для его создания ученые использовали шпинат, выращенный в обычных условиях. При этом в мезофилл листьев (мягкую ткань, заключенную между слоями эпидермиса) был введен раствор углеродных нанотрубок и наночастиц, способных распознавать нитроароматические вещества, которые являются основой большинства взрывчатых смесей.

Инженеры из Массачусетского технологического института (MIT) разработали систему с элементами искусственного интеллекта, которая автоматически оптимизирует условия роста растений, позволяя развивать у них необходимые качества. Открытый исходный код системы, а также инструкции по ее самостоятельной сборке и настройке были опубликованы на сайте MIT Media Lab.

Как пишет N+1, первый прототип системы, получившей название OpenAg, был представлен еще в 2015 году. Он состоял из металлического контейнера, внутри которого располагались сенсоры, светодиоды, насосы для подачи воды и удобрений, а также другие компоненты, которые позволяли менять климат внутри контейнера. Кроме того, инженеры сконструировали более массивный прототип, помещенный в стандартный грузовой контейнер, и состоящий из нескольких ячеек, в каждой из которых поддерживались отдельные условия.

На первом этапе исследователи самостоятельно анализировали данные о росте растений и подбирали наилучшие, по их мнению, условия. В середине прошлого года группа начала сотрудничать с компанией, занимающейся разработками в области искусственного интеллекта, чтобы ускорить и автоматизировать подбор необходимых условий.

В качестве модельного растения для экспериментов был выбран базилик. В процессе роста система непрерывно анализировала состояние растений из параллельно работающих ячеек и вносила коррективы в условия для выращивания следующего урожая.

В результате инженерам удалось оптимизировать алгоритм таким образом, чтобы в несколько раз усилить в растении синтез конкретных молекул, отвечающих за вкусовые качества. В перспективе исследователи рассчитывают обучить систему оптимизировать систему для управления иными характеристиками, включая вкус, размер или себестоимость растений. При этом преимуществом системы перед другими разработками в этой области является ее открытость для желающих собрать собственный прототип и модифицировать работу алгоритма.

Напомним, что в ноябре прошлого года группа исследователей из MIT создала растение-сенсор, способное распознавать взрывчатые вещества. Для его создания ученые использовали шпинат, выращенный в обычных условиях. При этом в мезофилл листьев (мягкую ткань, заключенную между слоями эпидермиса) был введен раствор углеродных нанотрубок и наночастиц, способных распознавать нитроароматические вещества, которые являются основой большинства взрывчатых смесей.