10
Календарь конференций
  • 8 – 14 сентября

    Теория особенностей и её приложения к дифференциальным уравнениям и дифференциальной геометрии

  • 14 – 15 октября

    Московская осенняя международная конференция по перовскитной фотовольтаике

  • 14 – 16 октября

    Всероссийская научная конференция «Астрометрия вчера, сегодня, завтра»

  • 23 – 25 октября

    Международная научно-практическая конференция «Предвузовская подготовка иностранных граждан в РФ: история и современность»

  • 24 – 25 октября

    Всероссийская научно-практическая конференция (с международным участием) «Природа российского уголовного процесса и принцип состязательности: к 125-летию со дня рождения М.С. Строговича»

  • 21 – 24 ноября

    IV Международная научная конференция «Конвергентные когнитивно-информационные технологии»

  • 21 – 22 ноября

    Международная научная конференция Хачатуровские чтения - 2019 «Устойчивое развитие и новые модели экономики"

  • 28 – 30 ноября

    VII Международная научная конференция «Текст: проблемы и перспективы. Аспекты изучения в целях преподавания русского языка как иностранного»

  • 28 – 30 ноября

    Международная конференция VI Соколовские чтения «Русская литература XX века в контексте литературных связей и взаимовлияний»

  • 29 ноября

    Кристаллохимия в пространстве и времени: научные чтения, посвященные 70-летию кафедры кристаллографии и кристаллохимии геологического факультета МГУ

Все конференции
Конкурсы на замещение должностей научных и педагогических работников
Гранты Президента РФ
Программы поддержки талантливой молодежи
Проект «Вернадский»
«Университет без границ»
Единая поисковая система по зарубежным базам данных
Олимпиады школьников и универсиады в МГУ
21/03/19

Каждый пользователь смартфона может поучаствовать в создании проекта МГУ «Атласа флоры России»

В Гербарии МГУ монтируют новые образцы // Источник: Никита Лавренов, пресс-служба МГУ
В Гербарии МГУ монтируют новые образцы // Источник: Никита Лавренов, пресс-служба МГУ

Гербарий МГУ запустил новый проект «Атлас флоры России», основанный на принципах гражданской науки. Каждый пользователь с помощью платформы iNaturalist может загрузить в систему фотографию растения с геоданными и помочь проекту. По загруженным фотографиям нейросетевые алгоритмы и специалисты-ботаники точно определяют вид растения и получают информацию о месте его произрастания. Цель нового проекта — собрать массив фотосвидетельств о деревьях, кустарниках и травах страны от любителей природы и профессиональных натуралистов. Собранные данные помогут учёным составить карты распространения видов растений в России. Работа осуществляется при поддержке совместного гранта Российского фонда фундаментальных исследований и Правительства Москвы.

На международной платформе iNaturalist сотрудники Гербария МГУ создали 85 региональных проектов — по одному на каждый субъект РФ. Все проекты объединены общим порталом «Флора России», на котором региональная статистика отражается как табло соревнований. Как только пользователь загружает фотографию и ставит точку на карте, а два профессиональных ботаника подтверждают определение, наблюдение включается в оборот строго научных данных о биоразнообразии страны. При этом оно автоматически отражается как в региональном проекте, так и в общероссийском.

Чтобы принять участие в проекте специальные знания растений не нужны. Достаточно лишь сфотографировать растение и загрузить изображение с помощью компьютера или смартфона на платформу iNaturalist. После загрузки фотографии вид растения определяют сначала нейросетевые алгоритмы, а потом эксперты-ботаники верифицируют автоматическое определение и загружают данные в проект. Платформа iNaturalist позволяет с компьютера загружать фотографии растений большими сериями, а также гибко работать с геоданными. Приложение для смартфонов даёт возможность загружать данные в систему из любой точки, где есть мобильный интернет, и определять растения за пару секунд.

Образец ветреницы корончатой, одного из первых весенний растений Южной Европы // Источник: Цифровой гербарий МГУ, plant.depo.msu.ru

Каждое новое изображение в системе делает её нейронные сети умнее. На основе 16 миллионов фотографий и 1 млрд точек распространения видов машинный интеллект безошибочно называет большинство растений и животных Северной Америки и на уровне рода хорошо справляется со среднеевропейскими растениями. Постепенно, с ростом базы, он делает всё меньше ошибок в растениях из других регионов Земли. С каждой загруженной фотографией и с каждой новой точкой на карте нейросетевой алгоритм допускает всё меньше ошибок.

«Гербарное дело, то есть сбор, изучение и хранение сухих коллекций растений, — это узкопрофессиональная область деятельности. Людей с гербарными папками в тысячи раз меньше, чем просто интересующихся растениями людей. Большинство из них любят фотографировать растения на камеру или телефон,— рассказывает ведущий научный сотрудник Гербария МГУ Алексей Серёгин. — Мы давно задумались о том, чтобы каждая сделанная любым человеком фотография превращалась в документальное свидетельство произрастания вида A в точке с координатами x-y в момент времени z. Эти данные должны попадать во всемирную сеть данных о биоразнообразии GBIF, где будут находиться в свободном доступе для учёных мира».

Ранее сотрудники Московского университета в рамках проекта «Ноев ковчег» создали «Цифровой гербарий МГУ». Сегодня это крупнейшая в России база данных о биоразнообразии, насчитывающая изображения 976 000 гербарных образцов и сведения о том, кто, где и когда собрал эти растения. Она продолжает развиваться как профессиональная платформа по документации разнообразия растений России и мира.

Помочь проекту МГУ «Атлас флоры России» просто:

  1. Необходимо установить приложение iNaturalist на смартфон.
  2. В меню «Ещё» найти кнопку «Проекты».
  3. Среди проектов во вкладке «Рядом» будет отображён один из подпроектов Цифрового гербария МГУ, актуальный для региона, в котором находится пользователь. К этому проекту необходимо присоединиться.
  4. После этого фотографии растений будут автоматически присоединяться к проекту.

Через аккаунт в iNaturalist можно с компьютера загрузить в систему большой архив фотографий, снабдив его геоданными.