Ученые совместно с Yandex Cloud разработали систему мониторинга биоразнообразия Алтая
С помощью алгоритмов машинного обучения ученые могут определять распространение исчезающих видов деревьев и трав, а фермеры — предотвращать потери урожая.
Команда ученых Алтайского государственного университета совместно с Yandex Cloud создали систему мониторинга растений на основе искусственного интеллекта.
Алгоритмы машинного обучения предсказывают распространение растений на территории, заданной в системе. Помимо научного мониторинга, алгоритмы способны помогать в решении прикладных задач производителей сельхозпродукции. Из-за засоренности посевов в России ежегодно теряется около 17% урожая зерна. С помощью новой системы фермеры смогут более точно прогнозировать распространение растений-вредителей каждого отдельного вида. Это позволит определять лучшие места и точную площадь для посевов, а также планировать методы сбора урожая и обработки почвы.
Система, развернутая на облачной платформе Yandex Cloud, предсказывает распространение растения на основе нескольких типов данных. Это информация о точках присутствия этого вида сейчас, местном климате, влажности и особенностях типа почвы. Пользователь может ввести в систему название растения на латинском языке, загрузить датасет, и, после обработки запроса, получить графики и детальные карты с прогнозом. Сформированная тепловая карта позволяет оценить, на каких именно участках растение можно будет обнаружить в будущем.
Сейчас инструмент работает в экспериментальном режиме и тестируется на видах растений алтайского региона. В будущем система будет делать прогнозы в других регионах России. Также совместно с Yandex Cloud ученые АлтГУ планируют усовершенствовать инструмент с помощью компьютерного зрения. Пользователь сможет не вписывать вид растения в систему для прогноза, а снять растение на камеру смартфона и загрузить фотографию в облако. С помощью сервиса распознавания снимков Yandex Vision система будет автоматически определять каждый вид.
«Возможности на стыке наук о жизни и наук о данных открывают для нас двери в моделирование сложных процессов и планированию результатов. Следует отметить, что возможности системы мониторинга очень широки и идут далеко за пределы научного любопытства. Мы с командой разработчиков видим сегодня за этой виратульной биолабораторией в будущем целую палитру сервисов и услуг для рынков агробиоиндустрии, здравохранения и природоохранной деятельности».
«Ученые все чаще используют облачные технологии в своей исследовательской деятельности. Причин несколько: использование облаков ускоряет разработку проектов, позволяет по клику увеличивать вычислительные мощности и поддерживать высокий уровень безопасности данных. Помимо этого, облако остается удобной платформой, с помощью которой можно легко получить доступ к готовым управляемым сервисам, необходимым для экспериментов».
