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Esta tecnología supone un paso adelante de cara a futuras misiones espaciales

Desarrollan un sistema de IA que permite que los invernaderos funcionen sin intervención humana

El reto de colonizar otros planetas y establecer asentamientos humanos, comenzando por los planetas más cercanos a la Tierra en nuestro Sistema Solar, como Marte, pasa por garantizar la alimentación de sus futuros habitantes. Pero debido a las diferentes condiciones atmosféricas que existen con respecto a la Tierra, probablemente los invernaderos con atmósfera controlada serán las únicas fuentes de productos frescos. Por ello, el desarrollo de tecnologías basadas en la inteligencia artificial y la visión por ordenador para la automatización de las tareas agrícolas en ese tipo de invernaderos se considera uno de los objetivos de investigación prioritarios de cara a futuras misiones en el planeta rojo.

De hecho, ya existe un lugar donde están siendo probados sistemas avanzados de soporte vital orientados al mantenimiento de invernaderos fuera de la Tierra. Se trata de un módulo autónomo de cultivo de plantas que está funcionando en la base alemana Neumayer III, situada en la bahía de Atka, en la Antártida.

Científicos del Instituto de Ciencia y Tecnología de Skolkovo (Skoltech) en Rusia y sus colaboradores del Centro Aeroespacial Alemán (DLR) han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que permite que los invernaderos funcionen de modo autónomo sin intervención humana, mediante el procesamiento de las imágenes de las plantas en los invernaderos, la monitorización del crecimiento de los vegetales y la automatización de las tareas agrícolas.

El equipo de Sergey Nesteruk procesó una colección de imágenes procedentes de sistemas automatizados remotos utilizando su nuevo enfoque basado en redes neuronales convolucionales y superando en más de 7 veces a los códecs más populares en la reducción del tamaño de la imagen sin una aparente degradación de la calidad.

Los investigadores utilizaron la información de las imágenes reconstruidas para entrenar un algoritmo de visión por ordenador que es capaz de clasificar 18 variedades de plantas por especies y en diferentes fases de desarrollo, con una precisión del 92,6%.

Nesteruk y sus colegas han detallado su nuevo sistema en la revista académica IEEE Sensors, bajo el título “Image Compression and Plants Classification Using Machine Learning in Controlled-Environment Agriculture: Antarctic Station Use Case”.

 

Fuente: NCYT de Amazings


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