Группа ученых из Алтайского государственного университета совместно со специалистами Yandex Cloud разработали систему для мониторинга растений на основе искусственного интеллекта. С помощью алгоритмов машинного обучения ученые смогут определять распространение исчезающих видов деревьев и трав, а фермеры — предотвращать потери урожая. Система развернута на облачной платформе Yandex Cloud. Система развернута на облачной платформе Yandex Cloud. Система развернута на облачной платформе Yandex Cloud.
Разработанная алтайскими учеными технология предсказывает распространение растений на заданной пользователем в системе территории. Также система способна 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.
Предсказания делаются на основе нескольких типов данных: 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 алгоритмами 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.
Ранее редакция сообщала, что за умышленное уничтожение краснокнижных растений последует уголовное наказание.
Скидка на оплату штрафа, напротив, уменьшится с 50% до 25%
Больше половины всего объема приходится на тапочки
Наиболее востребованы у воришек красная икра, сладости и спиртные напитки
Соответствующее постановление было подписано мэрией города
Финал игры состоится 22 декабря
Долг превысил 17,4 млн рублей