Фермеров обучат работать с нейросетями и роботами

Ассоциация «Интерагротех» и партия «Единая Россия» запустили образовательную программу цифрового образования «Умный хлеб». Она предназначена для предприятий и представителей агропромышленного комплекса (АПК).

Обучение направлено на получение навыков работы с искусственным интеллектом (ИИ) и роботами у фермеров.

Основным элементом обучения будет серия семинаров, которая пройдет на базе региональных минсельхозов для фермеров, специалистов в области цифрового развития агрохолдингов, инженеров, руководителей хозяйств.

Изображение: Adobe Stock

ВЭБ.РФ намерен создать единую систему мер поддержки отрасли БПЛА

Госкорпорация "ВЭБ.РФ" намерена создать единую систему мер поддержки для разработчиков и производителей беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), заявил председатель госкорпорации Игорь Шувалов в ходе бизнес-миссии ВЭБ.РФ в Сахалинскую область. Об этом сообщает ТАСС.

"В стране много делается для того, чтобы поддержать это движение (разработку и использование БПЛА - прим. ТАСС), и, как губернатор [Сахалинской области Валерий Лимаренко] сказал, ведется работа для того, чтобы появилась целая отрасль. Часто эти меры поддержки не связаны между собой. И наша задача, задача ВЭБ — образовать все это в единую систему", — сказал Шувалов.

aviaru.net/n273658

В России впервые реализовали технологию управления беспилотником через спутник, сообщил "Роскосмос".

Эксперимент по управлению провели Спутниковая система "Гонец" и компания "Госкан". В ходе работы специалисты передали данные о местоположении дрона и его телеметрические параметры в ЦОД. Кроме того, через спутник удалось передать команду беспилотнику о его принудительном возвращении на место запуска.

Такие технологические решения востребованы для обеспечения возможности отслеживать местоположение беспилотных воздушных судов там, где отсутствуют другие каналы связи.

@rgrunews

Правительство Москвы заплатит 430 миллионов специалистам по Java и PostgreSQL, чтобы избежать градостроительного хаоса

https://gov.cnews.ru/news/top/2024-07-16_pravitelstvo_moskvy_zaplatit

Создан ИИ, способный определять виды деревьев на снимках лесных массивов

Работу этой системы исследователи проверили на снимках из базы NEON, на которых нейросеть обнаружила около 100 млн "индивидуальных" деревьев, отметил журнал PLoS Biology

Экологи из США создали нейросеть, способную с достаточно высокой точностью определять видовую принадлежность "индивидуальных" деревьев на самолетных или спутниковых снимках леса. Эта система ИИ позволит отслеживать изменения в состоянии популяций редких видов флоры, пишут исследователи в статье, опубликованной в журнале PLoS Biology.

"Мы использовали фотографии крон более 40 тыс. "индивидуальных" деревьев для тренировки нашей системы. Проведенные при ее помощи расчеты указывают на то, что она способна определять самые распространенные виды деревьев с 75-85% уровнем точности в тех регионах лесов, где присутствует большое число видов флоры", - пишут исследователи.

Эта система ИИ была разработана группой американских экологов под руководством доцента Университета штата Флорида в Гейнсвилле (США) Итана Уайта для анализа снимков лесов, которые собираются в восьми десятках регионов США в рамках Национальной сети экологических обсерваторий (NEON). Участники этой программы регулярно получают высококачественные самолетные фотографии снимков лесного покрова Северной Америки, а также другие сведения, важные для оценки состояния лесных экосистем.

Как отмечают ученые существующие классические алгоритмы и системы машинного обучения позволяют с высоким уровнем качества отслеживать перемены в состоянии экосистем на уровне крупных лесных массивов, однако при этом они плохо приспособлены для работы со снимками, на которых видны "индивидуальные" кроны деревьев. Это не позволяет применять их для анализа того, как меняется состояние популяций отдельных видов растительности.

Так, ученые подготовили набор фотографий крон 40 тыс. деревьев, относящихся к восьми десяткам распространенных видов флоры, и использовали их для обучения нейросети DeepForest, способной находить границы кроны деревьев на фотографиях лесов. Результаты ее расчетов обрабатываются при помощи другой системы ИИ, которая определяет видовую принадлежность растения и оценивает его жизненные показатели.

Работу этой системы исследователи проверили на снимках из базы NEON, на которых нейросеть обнаружила около 100 млн "индивидуальных" деревьев, а также корректно определила видовую принадлежность примерно 75-85% из них. В перспективе, это позволит экологам отслеживать то, как исчезновение или появление определенных видов флоры влияет на состояние лесных экосистем, а также выявлять факторы, способствующие исчезновению редких растений, подытожили ученые.

https://nauka.tass.ru/nauka/21378531?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop

Тектоническая карта России.
Обратите внимание, Воронежский массив как Воронежское поднятие указан.
Источник
#Карта #8_9класс #Литосфера #Инфографика

Фонд поддержки проектов Национальной технологической инициативы (Фонд НТИ) организовал конкурс на создание беспилотника, который с помощью сенсоров сможет искать объекты под землей, в том числе для ускорения археологических исследований. Отбор заявок от разработчиков стартовал в среду, сообщил ТАСС директор центра развития системы технологических конкурсов Up Great Фонда НТИ Юрий Молодых.

Состязание организуется в рамках федерального проекта "Перспективные технологии для БАС" (входит в нацпроект "Беспилотные авиационные системы"). Применение беспилотников в археологии может, в частности, ускорить поиск места раскопок. Предполагается, что дрон-"археолог" сможет искать объекты на глубине до пяти метров.

"Конкурс под названием "Экспедиция" будет направлен на то, чтобы создать беспилотную авиационную систему, которая сможет с воздуха находить объекты под землей. <…> Для археологов важно находить и металлические предметы, и кости, и окаменелости, керамику с глиной, даже деревья", - сказал Молодых корреспонденту ТАСС на проектно-образовательном интенсиве "Архипелаг", проходящем на Сахалине.

Разработка будет востребована не только в археологических экспедициях, но и при проведении подготовки к строительным работам, добавил он.

Предполагается, что беспилотник будет оснащен металлоискателем, георадарами и рядом сенсоров. Авторам проектов предстоит, в частности, разработать метод анализа данных, получаемых с этих устройств, с помощью нейросети. Отбор заявок от разработчиков открыт с 17 июля. Конкурс пройдет в несколько этапов.

"Первые испытания мы планируем провести до конца года. <…> В 2025-2026 гг. пройдут второй и третий этап и финал. <…> Мы пока не объявили размер призового фонда финального этапа, но точно можно говорить, что суммарно [он] будет больше 200 млн рублей. Это будет определяться по ходу реализации конкурса", - уточнил представитель фонда.

В России создали "мозги" дронов для оперативного поиска людей и объектов

Источник: ТАСС
Группа компаний "Вессолинк" разработала программно-аппаратный комплекс для беспилотников, который позволяет им находить в пространстве людей и конкретные объекты без участия оператора. Решение ускорит поисковые работы за счет автоматического анализа видеопотока с помощью ИИ, сообщил ТАСС Алексей Никитенко, генеральный директор ООО "Аэролинк" (входит в ГК "Вессолинк").

Разработка, состоящая из устанавливаемого на дрон устройства и ПО, представлена на проектно-образовательном интенсиве "Архипелаг", проходящем в Сахалинской области. Она позволяет не только находить, но и подсчитывать заданные объекты, а также оперативно передавать данные об их координатах на наземную станцию.

"Беспилотник во время полета самостоятельно ищет необходимый объект, определяет его координаты и выдает статистику, а также фото или видео. При наличии канала связи дрон может сразу передавать информацию на наземную станцию, либо же сохранять данные и потом выдавать при возобновлении связи или приземлении. Это избавляет от необходимости отсматривать все отснятые материалы, заказчик услуги сразу получает итоговый результат", - сказал Никитенко.