Gli scienziati di Skoltech hanno creato un sistema di apprendimento automatico che aiuterà le agenzie spaziali del mondo a selezionare le piante "giuste" per fornire alle future missioni spaziali a lungo termine la quantità richiesta di biomassa e ossigeno. I loro risultati sono stati presentati sulla rivista IEEE Pervasive Computing.
“Il vantaggio principale del nostro metodo è che è sufficiente ottenere un'immagine tridimensionale per ogni specie vegetale una sola volta. Dopodiché, per prevedere la crescita della biomassa, è sufficiente utilizzare le telecamere più semplici. Ciò semplifica e riduce notevolmente i costi dei sistemi di previsione, controllo e ottimizzazione per serre e sistemi di supporto vitale artificiale nello spazio , osserva Dmitry Shadrin, uno studente laureato di Skoltech, citato dal servizio stampa dell'università.
I voli spaziali a lungo termine, secondo gli esperti di NASA e Roscosmos oggi, richiederanno la creazione di sistemi di supporto vitale completamente autonomi che consentano la produzione di acqua, ossigeno e tutti i nutrienti necessari per un tempo illimitato.
Le piante e le varie alghe unicellulari, capaci di produrre biomasse in grandi quantità e ad alta velocità, sono oggi considerate la chiave della loro creazione. Negli ultimi due decenni, gli scienziati hanno compiuto progressi significativi in questa direzione, creando due serre a bordo della ISS e coltivando cavoli, lattuga, astri e molte altre piante.
Tali successi stanno costringendo biologi, medici spaziali e altri ricercatori a pensare a quante piante sono necessarie per la sopravvivenza di un equipaggio che vola su Marte o altri pianeti. Il loro eccesso può rendere la missione proibitivamente costosa e irrealizzabile, e la loro mancanza - condanna i futuri seguaci di Mark Watney da "The Martian" a una lenta morte.
Nonostante il fatto che gli scienziati studino le piante da migliaia di anni, non è così facile preparare tali stime, poiché il tasso di crescita e guadagno di biomassa dipende da molti diversi fattori biologici e fisici: la quantità di umidità e oligoelementi nel suolo, il livello di illuminazione e dozzine di altre cose. Inoltre, la biomassa stessa è piuttosto difficile da "pesare" senza uccidere la pianta stessa, il che interferisce con la valutazione del suo tasso di crescita.
Shadrin e i suoi colleghi di Skoltech, Rupert Gerzer, Tatiana Podladchikova e Andrey Somov, hanno capito come effettuare rapidamente e accuratamente tali valutazioni osservando la crescita dei pomodori nani utilizzando telecamere 3D e 2D.
Analizzando lo stato dei pomodori in diverse fasi di crescita, gli scienziati russi sono stati in grado di dedurre diversi modelli associati al set di biomasse e li hanno utilizzati per creare sistemi di apprendimento automatico in grado di valutare queste caratteristiche analizzando semplici fotografie bidimensionali di foglie di pomodoro e un modello tridimensionale della pianta.
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Ulteriori osservazioni hanno dimostrato che questo programma prevedeva correttamente il tasso di crescita dei pomodori, nonché di diverse varietà di lattuga, durante i primi 30 giorni di vita dopo la semina. Ciò ne consente l'utilizzo non solo per il calcolo dei sistemi di supporto vitale "spaziale", ma anche per l'ottimizzazione del funzionamento delle serre.
