С 12ого июля по 21-ого августа проходило мероприятие Большая математическая мастерская. Я был руководителем проекта целью которого стала разработка метода оценки пигментного состава зерна ячменя на основе анализа цифровых изображений с помощью алгоритмов компьютерного зрения и машинного обучения. Цвет оболочки зерен злаков – важный признак, характеризующий содержащиеся в ней пигменты и метаболиты. Наличие пигментов в оболочке влияет на различные технологические свойства зерна. Показано, что растения с темной окраской зерна являются более холодо- и засухоустойчивыми, а также обладают повышенной устойчивостью к действию патогенов. Такие свойства окрашенных растений связаны с высоким содержанием антиоксидантов, а также с дополнительной механической прочностью оболочек зерна. Темная окраска колоса ячменя может быть обусловлена синтезом и накоплением двух групп пигментов. Голубая и фиолетовая окраска зерна связана с синтезом антоцианов. Серую и черную окраску ячменя обуславливают пигменты меланины. Данные пигменты могут накапливаться в оболочках зерна самостоятельно, либо совместно, поэтому визуально определить, накопление каких именно пигментов обуславливает темный цвет зерна, затруднительно. Для точного определения наличия/отсутствия пигментов используются химические и генетические методы, которые, однако, дороги и трудозатраты. Поэтому сознание нового метода для быстрой оценки наличия пигментов в зернах является актуальной задачей, решение которой поможет при исследовании механизмов генетического контроля окраски зерен.
