В Сколковском институте науки и технологий разработали систему машинного обучения, которая предсказывает динамику роста растений. Она позволит космическим агентствам подобрать такие растения, которые обеспечат экипаж нужным количеством кислорода и биомассы при длительных космических миссиях.

Ученые разработали метод прогнозирования прироста растений на основе 2D- и 3D-изображений. Преимущество разработки состоит в том, что трехмерное изображение достаточно сделать лишь один раз, после чего можно использовать обычные камеры.

«Это значительно упрощает и снижает стоимость систем прогнозирования, контроля и оптимизации для теплиц и искусственных систем жизнеобеспечения в космосе», - пояснил аспирант Сколтеха Дмитрий Шадрин.

Специалисты NASA и «Роскосмоса» считают, что длительные полеты в космос требуют создания автономных систем жизнеобеспечения, которые смогут производить воду, кислород и значимые для человека питательные вещества в течение долгого времени. Главным компонентом такой системы станут растения и одноклеточные водоросли, которые производят биомассу в больших количествах и с высокой скоростью.

Шадрин вместе с коллегами выяснил, как можно оценить динамику развития растений, наблюдая за ростом карликовых томатов с помощью 2D- и 3D-камер. При анализе состояния помидор на разных этапах роста ученые вывели несколько закономерностей, которые использовали для создания системы искусственного интеллекта. 

Наблюдения показали, что программа с высокой точностью предсказывала скорость роста помидор в течение первых 30 дней их «жизни», передает РИА Новости. Эти данные будут использоваться при создании автономных систем жизнеобеспечения в космосе и на Земле, отметили в Сколтехе.

Больше научных новостей смотрите на сайте Физтехпарка.