Цифровая платформа

Применение методов искусственного интеллекта используется для анализа данных о составе и свойствах почв, что позволяет лучше понимать процессы, происходящие в них, и разрабатывать эффективные методы управления почвенными ресурсами. 

Цифровая платформа является технологической основой для поддержки полного жизненного цикла нейросетевых моделей, наборов данных и сервисов, необходимых для создания цифрового двойника почв агроландшафтов.

Объекты автоматизации:

  • процессы проведения совместных исследований;
  • процессы загрузки и использования наборов данных;
  • процессы проведения имитационного моделирования;
  • процессы обеспечения обучения нейросетевых моделей;
  • процессы проведения разметки данных;
  • процессы получения необходимых вычислительных ресурсов по запросу.

Функциональные возможности:

  • базовые облачные сервисы;
  • сбор, хранение, валидация данных, получаемых от различных источников, в том числе в результате имитационного моделирования физических процессов.
  • подготовка наборов данных, включая механизмы краудсорсинга при разметке данных, контроля качества разметки, автоматизации подготовки наборов данных;
  • подготовка и запуск имитационных моделей цифрового двойника почв с использованием открытых программных кодов (OpenFOAM, ParFlow, APSIM) в целях получения синтезированных данных для последующего их использования при обучении физически информированных нейросетевых моделей.

Возможности для исследователей:

  • Сбор и хранение: надежный и быстрый доступ к большим объёмам почвенных данных. 
  • Имитационное моделирование: генерация синтетических наборов для обучения нейросетевых моделей. 
  • Разметка и подготовка: инструменты краудсорсинга и контроля качества для подготовки данных обучения. 
  • Совместные исследования и масштабирование: объединение экспертов, удалённый доступ и динамическое распределение вычислительных ресурсов. 

Личный кабинет пользователя цифровой платформы

С помощью моделирования можно изучать процессы на разных масштабах: агроландшафт, почвенный профиль, микропоровое пространство.

Представление результатов имитационного моделирования с помощью инструментов интерактивной визуализации и анализа данных

Разработанные модели платформы значительно ускорят получение оценок эффективности предсказания роста с/х культур на территории полей и в сложных климатических условиях в РФ, что позволит существенно снизить использование дорогостоящих вычислительных ресурсов.  

Цифровая платформа разрабатывается при поддержке Института системного программирования им. В. П. Иванникова Российской академии наук.