В первую очередь работают с сегментом нейросетей – умные фермы, в частности городские city farm.
В настоящее время эти высокотехнологичные комплексы уже задействованы в производственном процессе и помогают обеспечивать оптимальные значения важнейших для выращивания сельхозпродукции параметров – микроклимата и питательной среды, и контролируют работу технологического оборудования.
Сейчас перед нейросетями ставят задачу еще серьезнее – уметь оперативно принимать решения на уровне таких специалистов как агроном и даже инженер.
Методика обучения нейросети, разработанная учеными Тюменского госуниверситета, включает использование предобученных нейросетевых моделей с их дообучением на собственных наборах изображений. Затем показатели точности обнаружения той или иной проблемы оцениваются и классифицируются. Таким образом умная ферма учится не только выявлять проблему, но и предлагать решения по ее устранению.
Как сообщили в Управлении стратегических коммуникаций ТюмГУ, становится доступным решение задач по оценке степени зрелости плодов, прогнозу объема урожая с определением кондиции продукции, подсчету завязей и другое.
