Все последние события из жизни вулканологов, сейсмологов
Японцев, Американцев и прочих несчастных, которым повезло родиться, жить
и умереть в зоне сейсмической активности

Стихия

Землетрясение, Извержения вулканов, Ледяной дождь, Лесные пожары, Ливни, Наводнения, Огненный смерч, Паводок, Смерчи (Торнадо), Тайфуны, Тектонический разлом, Ураганы, Цунами, град, ледоход

Вулканы

Авачинский, Асо, Безымянный, Везувий, Йеллоустоун, Кампи Флегрей, Карангетанг, Килауэа, Ключевская Сопка, Мерапи, Мон-Пеле, Невадос-де-Чильян, Питон-де-ла-Фурнез, Сабанкая, Тавурвур, Толбачик, Фуэго, Хурикес, Шивелуч, Этна

Тайфуны

Тайфун Нору

Наводнения

Наводнение в Приморье

Районы вулканической активности

Вулканы Камчатки, Вулканы Мексики, Курилы

Грязевые вулканы и гейзеры

Локбатан

Природа

Вулканы, Изменение климата, Красота природы

Наука

Археология, Вулканология

Наша планета

Живая природа, Спасение животных

Ураганы

Тайфун Мэттью, Ураган Ирма, Ураган Харви, ураган Мария

Районы сейсмической активности

Землетрясение в Италии, Землетрясение в Китае, Землетрясение в Турции

Солнечная система

Венера, Марс, Меркурий, Планета Земля, Плутон, Сатурн, Юпитер

Космос

экзопланеты

Астрономические события

Лунное затмение, Метеориты, Противостояние Марса, Суперлуние

Антропогенные факторы

Климатическое оружие

Землетрясения

Прогноз землетрясений

2018-07-30 19:42

В Сколково искусственный интеллект научили предсказывать рост растений

Динамику роста растений можно предсказать, используя компьютерное зрение и методы машинного обучения. Систему создали ученые из Сколковского института науки и технологий (Сколтеха), рассказали в пресс-службе вуза 27 июля.

Метод разработали специалисты Космического центра и Центра по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных.

Предсказывать прирост биомассы растений будут на основе 2D- и 3D-изображений. Фиксируя рост растений в искусственной беспочвенной системе с помощью 3D-камер, ученые нашли связь между приростом общей биомассы растений и увеличением суммарной площади поверхности всех листьев, которое измерялось с помощью 2D-камеры. На основе измерений строилась динамическая модель роста растения.

«Эта система использует машинное обучение для моделирования роста растений и прогнозирования его динамики», — приводит ТАСС сообщение пресс-службы.

Такой метод снизит стоимость систем прогнозирования. Разработки помогут бороться с голодом в развивающихся странах, обеспечивать продовольственную безопасность и повышать экономическую эффективность сельского хозяйства.

Также полученные результаты помогут космическим агентствам подобрать растения для длительных экспедиций в космос. Метод предскажет количество воды, кислорода и необходимых веществ для создания автономных систем жизнеобеспечения.


Источник: iz.ru