В ТюмГУ придумали, как использовать «умные» фермы

Цифровизация сельского хозяйства и агропромышленного комплекса с применением методов искусственного интеллекта стала одним из трендов развития отрасли в последние годы. Несмотря на широкое применение технологий мониторинга и анализа данных в работе не исключается возникновение нештатных ситуаций.

Для обнаружения и распознавания болезней растений свою эффективность показали глубокие сверточные сети, которые работают в составе систем видеонаблюдения. Однако, обнаруживая проблему, такие нейросети не определяют, как ее устранить. Об этом сообщает Naked science.

В статье «Сравнение и отбор ситуаций в системах вывода решений на прецедентах для «умной» фермы» ученых ШКН ТюмГУ Игоря и Дмитрия Глухих и Алексея Прохошина рассмотрено использование метода с представлением практических ситуаций. Проведенные эксперименты показали работоспособность предложенных моделей, на основе чего была разработана архитектура нейросети для сравнения ситуаций и их отбора из базы знаний в процессах вывода решений. 

Результаты исследования могут найти применение для разработки баз знаний и систем поддержки принятия решений в сложных ситуациях, возникающих при эксплуатации умных ферм (неисправности оборудования, болезни растений, недостатки питания и так далее). Применение подобных систем будет способствовать повышению оперативности и качества принимаемых решений.