logo

Аналитика

Поля серверов, или Как сельское хозяйство работает в эпоху Digital Источник фото: cio.com

Поля серверов, или Как сельское хозяйство работает в эпоху Digital

Аналитика 21 февраля 2019. 07:00 1174

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) и Big Data — новый тренд в сельском хозяйстве, способный вывести агропромышленный комплекс на качественно новый уровень, производя больше при меньших затратах. И работает эта система уже сегодня.

Еще вчера понятие «искусственный интеллект» (AI) было футуристическим феноменом, а его внедрение оставалось на уровне смелых прототипов. Но уже сегодня эти технологии работают непосредственно на сельхозпредприятиях. А сам глобальный рынок smart-решений, по данным IFC, вырастет примерно с $9,58 млрд в 2017 году до $23,14 к 2022 году.

При помощи датчиков, сенсоров на оборудовании, спутниковых снимков и фото с БПЛА возможно ежедневно собирать информацию с хозяйств с привязкой к каждому полю. На основании собранных данных аграрии могут принимать более обоснованные и взвешенные решения по сельскохозяйственным предприятиям, а также контролировать полевые работы и планировать наперед.

 Прогноз рыночной стоимости точного земледелия в мире в 2017-2022 гг., $ млрд

В процессе постоянного обучения

Термины Big Data и AI в широком понимании в первую очередь ассоциируются с робототехникой, военным делом и транспортом. Но на самом деле это более широкий спектр воздействия на различные сферы экономической деятельности.

Огромное количество данных подвергаются сбору и обработке, вносятся в единое хранилище для дальнейшего анализа и принятия оперативных управленческих решений — все это называется единой Big Data. AI здесь выступает в качестве анализатора данных, который постепенно адаптируется в зависимости от количества выполненных задач. Скорость обработки и детализация данных растут с каждым днем.

AI постоянно совершенствуется, но поскольку это машина, учится она на существующих базах данных в лабораторных условиях, где успех оценивается математически. Смысл обучения — пройти одну задачу сотни тысяч раз, для того чтобы получить максимальное количество баллов. Производительность AI увеличивается пропорционально накопленному опыту и прошедшему времени работы.

AI в последнее время стали применять для улучшения эффективности ведения сельского хозяйства, поскольку отрасль с каждым годом требует более точных показателей, экономии ресурсов и высшей эффективности работы. Важно понимать, что большая часть потенциала AI пока что не раскрыта в полной мере, а эта сфера находится в постоянной фазе прогрессирования. Вместе с этим, согласно последнему прогнозу «AI in Agriculture Market by Technology — Global Forecast to 2025», рынок вырастет на 22,5% и достигнет $2,6 млрд к 2025 году с $518,7 млн в 2017 году.

Вспомогательные инструменты, меняющие индустрии экономики

Лучшие технологии рядом

Одной из самых сильных разработанных на сегодня систем считается технология израильской компании Taranis, представленная в Украине компанией Innovation Agro Technologies.

Она использует технологию глубокого обучения AI для распознавания местности с привязкой к каждому полю. При помощи высокоточных аэроснимков система позволяет предупредить потери урожая из-за насекомых, болезней растений, сорняков и недостатка питательных веществ.

При помощи уникального запатентованного устройства команды Taranis в разных странах собирают данные с полей и делают снимки на скорости до 150 км/час с точностью 0,5 мм/пиксель. Далее загружают данные в систему и анализируют их при помощи АI, после чего показывают, в каких местах на поле есть проблемы.

Система уже имеет накопленные за 8 лет данные со всего мира из разных климатических зон, климатических поясов и разновидностей почв, включая показатели температуры, минеральных ресурсов. Имея в базе названия болезней, она способна различать виды сорняков, насекомых, болезни растений и многое другое.

Для достижения точности снимков 0,5 мм/пиксель Taranis использует технологию компенсации сдвига изображения в направлении полета при облете малой авиацией, которая позволяет делать сфокусированные изображения на малых высотах — до 10-30 м. AI же при помощи алгоритмов комбинирует все сделанные на поле снимки и объединяет их в единую модель. AI анализирует данные и ищет на их основании проблемные зоны на каждом поле.

У агрономов больше нет надобности обходить поля самостоятельно, система сама выявляет проблемные участки.

Доля AI в сельском хозяйстве по технологиям, 2016-2025 гг.

Платформа Taranis помогает специалистам и производителям контролировать свои участки полей, принимать обоснованные решения и затем действовать в ближайшие сроки. Все это работает сегодня и в Украине.

Наличие всей информации в одном хранилище облегчает коммуникацию внутри штата, а также сокращает время на обмен данными между различными подразделениями предприятия. Удобный интерфейс позволяет легко сформировать отчеты и графики, а объемные хранилища — прослеживать изменения на полях на протяжении нескольких лет.

Как отмечает СЕО компании Innovation Agro Technologies Евгений Кугук, AI собирает и обрабатывает данные с полей со всего мира, впоследствии формируя с каждым днем все большую базу. «Taranis имеет уникальные алгоритмы автоматического распознавания изображений. Также они запатентовали устройство, с помощью которого до 150 км/час делается фотофиксация посевов с превосходным качеством фото. На высокоточных снимках изображение подается до 0,5 мм/пиксель», — говорит эксперт.

В прошлом году компания Taranis получила $20 млн инвестиций серии B от израильского фонда Viola Ventures на развитие технологии, позволяющей с помощью пространственного сканирования и глубокого обучения идентифицировать потенциальные проблемы с урожаем. Система и дальше будет совершенствоваться.

Информационный инструмент прибыли

Данные в XXI веке стали ценным глобальным товаром. Теперь это гораздо больше, чем просто информация: в руках аграрного эксперта это интеллект, правда, искусственный. Разумное и эффективное использование данных в ближайшем будущем станет одним из наиболее важных инструментов обеспечения продовольственной безопасности и экономического процветания. Кроме того, годами накопленные данные позволят решать проблемы, стоящие перед научными направлениями, начиная от агрономии и заканчивая генной инженерией.

С развитием технологий уже сегодня возможно контролировать операционную деятельность аграрного предприятия, моделировать текущую ситуацию на полях, а также прогнозировать на будущее, не выходя из офисов. Благодаря Big Data и AI каждая из целей, связанных с прибыльностью, эффективностью и управлением затратами, не только достижима, но и вполне реалистична. Чем больше проблем на полях будет выявлено в результате составления детальных карт местности, тем больше шансов исправить ситуацию еще до потери урожая.


Наталия Ключникова, AgroPortal.ua


Ключевые новости аграрного рынка в Telegram

Новости

Показать все

Блоги