Oamenii de știință de la Skoltech au creat un sistem de învățare automată care va ajuta agențiile spațiale ale lumii să selecteze plantele „potrivite” pentru a oferi cantitatea necesară de biomasă și oxigen pentru viitoarele misiuni pe termen lung în spațiu. Rezultatele lor au fost prezentate în revista IEEE Pervasive Computing.
„Principalul avantaj al metodei noastre este că este suficient să obținem o imagine tridimensională pentru fiecare specie de plantă o singură dată. După aceea, pentru a prezice creșterea biomasei, este suficient să folosești cele mai simple camere de fotografiat. Acest lucru simplifică și reduce foarte mult costurile sistemelor de prognoză, control și optimizare pentru sere și sisteme artificiale de susținere a vieții în spațiu”, notează Dmitry Shadrin, un student absolvent Skoltech, citat de serviciul de presă al universității.
Zborurile spațiale pe termen lung, potrivit experților NASA și Roscosmos astăzi, vor necesita crearea unor sisteme complet de autonomie de susținere a vieții, care să permită producerea de apă, oxigen și toți nutrienții necesari pentru un timp nelimitat.
Plantele și diferitele alge unicelulare, capabile să producă biomasă în cantități mari și cu viteză mare, sunt considerate astăzi cheia creării lor. În ultimele două decenii, oamenii de știință au înregistrat progrese semnificative în această direcție, creând două sere la bordul ISS și cultivând varză, salată, aster și multe alte plante în ele.
Astfel de succese îi determină pe biologi, medici spațiali și alți cercetători să se întrebe câte plante sunt necesare pentru supraviețuirea unui echipaj care zboară pe Marte sau alte planete. Excesul lor poate face misiunea prea scumpă și nerealizabilă, iar lipsa - urmați viitorii urmași ai lui Mark Watney de la „The Martian” la o moarte lentă.
În ciuda faptului că oamenii de știință studiază plantele de mii de ani, nu este atât de ușor să pregătești astfel de estimări, deoarece rata creșterii lor și a câștigului de biomasă depind de mulți factori biologici și fizici diferiți - cantitatea de umiditate și oligoelemente din sol, nivelul de iluminare și zeci de alte lucruri. În plus, biomasa în sine este destul de dificil de „cântărit” fără a ucide planta în sine, ceea ce interferează cu evaluarea ratei de creștere a acesteia.
Shadrin și colegii săi Skoltech, Rupert Gerzer, Tatiana Podladchikova și Andrey Somov, și-au dat seama cum să facă rapid și cu exactitate astfel de evaluări, observând creșterea roșiilor pitice folosind camere 3D și 2D.
Analizând starea roșiilor în diferite etape de creștere, oamenii de știință ruși au reușit să deducă mai multe modele asociate cu setul de biomasă și le-au folosit pentru a crea sisteme de învățare automată capabile să evalueze aceste caracteristici prin analizarea unor fotografii simple în două dimensiuni ale frunzelor de tomate și un model tridimensional al plantei.
Video promotional:
Alte observații au arătat că acest program a prezis corect rata de creștere a roșiilor, precum și a mai multor soiuri de salată, în primele 30 de zile de viață după plantare. Acest lucru îi permite să fie utilizat nu numai pentru calcularea sistemelor de „viață”, dar și pentru optimizarea funcționării serilor.
