NAJBOLJI PROJEKTI SRPSKIH NAUČNIKA: Informacije bazirane na satelitskom osmatranju Zemlje za "pametnu" i regenerativnu poljoprivredu

Fond za nauku Republike Srbije i National Geographic predstavljaju vam najuspešnijie srpske naučnike i njihove projekte iz oblasti veštačke inteligencije.

NAJBOLJI PROJEKTI SRPSKIH NAUČNIKA: Informacije bazirane na satelitskom osmatranju Zemlje za "pametnu" i regenerativnu poljoprivredu Foto: Privatna arhiva

U okviru Programa za razvoj projekata iz oblasti veštačke inteligencije finansira Fond za nauku, među 12 najbiljih, našao se i projekat dr Miloša Kovačevića, redovnog profesora na Građevinskom fakultetu Univerziteta u Beogradu.

Njegov projekat pod nazivom CERES (Informacije bazirane na satelitskom osmatranju Zemlje za "pametnu" i regenerativnu poljoprivredu), bio je i deo izložbe koja je bila organizovana na Kalemegdanu tokom oktobra 2020. godine. Ovaj projekat će se realizovati u naredne dve godine.

Šta je CERES?

Projektni tim CERES baviće se kreiranjem modela na bazi algoritama veštačke inteligencije namenjenih podršci poljoprivrednoj proizvodnji. Ideja projekta je da se kreiraju modeli koji bi na osnovu mnoštva dostupnih podataka, u vidu optičkih i radarskih satelitskih snimaka (Copernicus misije), podataka o zemljištu (in-situ, LandGIS, SoilGrids), preciznih meteoroloških podataka i tekstualnih podataka dostupnih na internet portalima namenjenih poljoprivredi, bili u stanju da automatizovano generišu nove informacije koje će služiti pravovremom donošenju ispravnih odluka u poljoprivredi. U tom pogledu, modeli će biti razvijani za potrebe: rane identifikacije promena u rastu biljke, koja može biti prouzrokovana bolešću biljke ili nedostatku hranljivih materija u zemljištu, automatizovane zaključivanje o uzrocima nastalih promena, procene prinosa, procene humusa u zemljištu, identifikacije aktivnosti obrade zemljišta.

Da bi to sve bilo moguće, potrebno je razviti i metodologiju kojom će biti moguće oblikovati izvorne podatke i prilagoditi potrebama kreiranja modela. Dakle, u okviru CERES projekta razviće se metodologija za: obradu satelitskih snimaka, kreiranje dnevnih rasterskih meteoroloških podataka, uzorkovanje podataka zemljišta, automatizovanu pretragu relevatnih tekstualnih informacija, oblikovanje i objedinjavanje podataka.
Imajući u vidu da su glavni izvori informacija satelitski snimci visoke vremenske i prostorne rezolucije, kao i internet portali sa relevantnim tekstualnim podacima, u okviru CERES projekta akcenat će biti stavljen na primeni Deep Learning algoritama, kao što su konvolutivne neuronske mreže (CNN) i rekurentne neuronske mreže (RNN). Pored toga, za potrebe obrade tekstualnih podataka, koristiće se i metode iz oblasti text mining-a poput ekstrakcije ciljanih informacija sa web sajtova, tekst klasifikacije, prepoznavanja imenovanih entiteta i detekcije događaja, kao i geokodiranje prepoznatih lokacija iz teksta. Za procenu prinosa i sadržaja hranljivih materija u zemljištu biće ispitane mogućnosti različitih regresionih metoda, kao što su Deep Learning, Random Forest (RF) ili Gradient Boosting.

Modeli koji će se razviti u okviru CERES projekta, a koji će moći da generišu nove informacije koje će biti od ključnog značaja za poljoprivrednu proizvodnju su glavni rezultati projekta.

ceres_5_1

Foto: Privatna arhiva

Kako članovi projektnog tima CERES ističu, želja im je da pomognu proizvođaču da donosi odluke bazirane na aktuelnim podacima, a ne na osnovu pretpostavki. CERES projekat je fokusiran na razvijanje metodologije za objedinjavanje i iskorišćenje mnoštva informacija relevatnih za poljoprivredu, a koje su danas besplatno dostupne. Pored navedenog, biće kreirani GIS podaci za ključne klimatske elemente u visokoj rezoluciji, kao i modeli za procenu prinosa koji mogu biti korisni za procenu rizika, osiguranje u poljoprivredi, analizu produktivnosti, planiranje proizvodnje i drugo.

Projektni tim uglavnom čine zaposleni na Građevinskom fakultetu u Beogradu, dva redovna profesora Branislav Bajat i Miloš Kovačević, jedan vanredni profesor Milan Kilibarda, četiri docenta Mileva Samardžić Petrović, Dragutin Protić, Milutin Pejović, Mladen Nikolić sa Matematičkog fakulteta i tri asistenta studenta doktorskih studija Aleksandar Sekulić, Ognjen Antonijević i Petar Bursać.

CERES je projekat koji će koristiti veštačku inteligenciju zajedno sa proizvodima daljinske detekcije, text mining-a i geoinformatike, uključujući i uzorkovanje zemljišta, za potrebe kreiranja korisnih informacija za unapređenje poljoprivredne proizvodnje u Srbiji. CERES tim nije do sada imao priliku da objedini sve navedene tehnike i podatke, a posebno ne u Srbiji.

"Korišćenje veštačke inteligencije u poljoprivredi je aktuelna u celom svetu, a u Srbiji bi trebalo da bude posebno značajna jer je poljoprivreda jedna od ključnih grana srpske ekonomije. Ovaj projekat bi trebao da bude značajan korak napred u korišćenju širokog spektra relevatnih podataka koji se svakodnevno generišu i u kojima leži ogroman potencijal. Kreiranje modela baziranih na konceptima veštačke inteligencije i geoinformatike, a na osnovu tih dostupnih podataka mogu da se generišu korisne informacije za poljoprivrednu proizvodnju i pametnu poljoprivredu. U tom pogledu CERES tim očekuje rezultate koji će dati doprinos u tom polju", navode iz tima CERES.

Naučno-istraživačke organizacije koje učestvuju na projektu: Građevinski fakultet, Univerzitet u Beogradu; Matematički fakultet, Univerzitet u Beogradu

 

Možda će vas zanimati i:



bonus video
ostavite komentar
Inicijalizacija u toku...
U prodaji je oktobarsko izdanje časopisa National Geographic Srbija.