Искусственный интеллект в сельском хозяйстве: цифровое будущее ферм

1 ноя 2024

Автор статьи: Бизон Юг

Содержание

Что такое искусственный интеллект
Задачи, решаемые искусственным интеллектом в сельском хозяйстве
Основные технологии искусственного интеллекта, применяемые в сельском хозяйстве
Примеры успешного применения в сельском хозяйстве
Разработка приложения с искусственным интеллектом для сельского хозяйства
Заключение

Одна из важных составляющих успешного агропромышленного комплекса (АПК) — автоматизация рутинных процессов и реализация сложных задач без применения тяжелого ручного труда. Для достижения этого в последнее время довольно эффективно в сельском хозяйстве, как и в других отраслях экономики, используется искусственный интеллект. Какие разработки сегодня внедряются и как нейронные системы могут помочь аграриям, рассказываем в статье.

Что такое искусственный интеллект

ИИ — это область вычислительных наук и инженерии, которая разрабатывает алгоритмы и системы для выполнения задач, традиционно требующих человеческого интеллекта и познания.

Если говорить о применении искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, то здесь все сводится к автоматизации процессов, сокращению возможных ошибок в растениеводстве и животноводстве, повышению эффективности всей работы.

Нейронные технологии помогают повысить урожайность, снизить затраты, минимизировать негативное воздействие на окружающую среду и в целом улучшить эффективность аграрного производства.

Задачи, решаемые искусственным интеллектом в сельском хозяйстве

Несмотря на то что агропромышленный комплекс достаточно консервативен по отношению к инновациям, ИИ-технология начали внедряться и в эту область. В рамках национального проекта «Цифровая экономика» уже реализуется направление «Искусственный интеллект». Основная цель — стимулирование научных разработок и исследований, поддержка инновационных решений в области ведения сельского хозяйства.

Нейронные системы перестают быть идеями будущего и переходят в разряд необходимой реальности. Так, в растениеводстве ИИ помогает:

анализировать состояние земли, давать объективную оценку;
контролировать рост и развитие растений;
повышать уровень производительности;
облегчать обработку посевов и сбор урожая;
прогнозировать влияние природных факторов на урожайность;
поддерживать благоприятные условия для с/х культур.

В животноводстве новые решения позволяют составлять правильный и сбалансированный рацион для животных, следить за здоровьем и состоянием скота, анализировать поведение и замечать появление проблем, контролировать качество и объем кормления, мониторить перемещение, выполнять инвентаризацию поголовья. Вспомогательные методы могут даже помогать в поисках взаимосвязей между здоровьем и условиями содержания животных, что дает возможность на практике предотвращать многие заболевания.

Как именно ИИ используется в сельском хозяйстве в каждом конкретном процессе, рассмотрим подробнее.

Анализ почвы

Для воплощения этой идеи в реальных условиях задействуется спутник, с помощью которого создаются интерактивные карты полей. Аграрии получают возможность видеть, в каком состоянии находится почва в тот или иной период, как меняется экологическая обстановка, плодородие, как развиваются и растут полевые культуры. Для отслеживания и управления системами достаточно установить мобильное приложение, затем в любое время можно просматривать актуальные данные.

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве: задачи, решаемые искусственным интеллектом в сельском хозяйстве

Прогнозирование урожайности

С помощью интеллектуальных технологий с/х предприятия могут оценивать и прогнозировать будущий урожай в сезоне. На основе собранной информации, аудита текущего результата, процесс составления новых планов упрощается. При необходимости можно вносить корректировки и видеть возможные итоги. ИИ использует статистику за прошлые годы и с помощью алгоритмов составляет специальную карту. Она показывает, какая урожайность ожидается с конкретного поля, опираясь на характеристики почвы, внешние условия, культуры, высаживаемые ранее. Комплексный сбор и внесение данных — хорошее подспорье для будущих сезонов.

Оценка инвестиционной привлекательности

Искусственный интеллект в АПК способен видеть несоответствия между реальным состоянием поля и юридическим статусом земельного надела. Ведь бывают такие ситуации, когда по официальным документам все гладко, а в реальности сельскохозяйственные угодья не подходят для посевов. Прошлогодняя статистика, снимки со спутника позволяют получать достоверную информацию, когда поле зарастает сорными травами, климат значительно меняется, состав и структура грунта нарушаются.

Алгоритмы способны вычислять, насколько истощена почва. В свою очередь, это дает возможность делать более точные расчеты инвестиций в восстановление земельного участка, видеть целесообразность вложений. На основании полученных сведений фермеры решают, нужно ли восстанавливать поле и какой может быть результат.

Кормление скота

Искусственный интеллект помогает определить, какой и сколько корма требуется скоту в определенный период. Опираясь на физиологию животных, данные о потребностях и пищевом составе, необходимости питательных веществ для хорошего здоровья, нейронные технологии составляют наиболее подходящий рацион.

Мониторинг здоровья животных

Анализ состояние здоровья и прогнозирование возможных заболеваний основывается на наблюдениях за поведением животных, физиологических показателях. Это позволяет выявить болезнь при первых признаках, что человек иногда может пропустить. В результате применения ИИ фермеры быстрее реагируют на актуальные проблемы, принимают соответствующие меры для их устранения.

Основные технологии искусственного интеллекта, применяемые в сельском хозяйстве

Внедрение умных цифровых решений в сельхозобласти опирается на определенные технологии. Среди них выделяют:

Машинное обучение. Чтобы делать эффективные прогнозы, проводить правильную классификацию объектов, принимать рациональные решения, компьютерные системы учатся, используя достоверные данные, реальный опыт. Этот метод подходит для сбора информации о состоянии почвы, анализа полученных сведений о местном климате и растениях, помогает моделировать развитие, рост культур, прогнозировать уровень урожайности.
Компьютерное зрение. Нейронные связи выполняют аудит и интерпретацию данных, полученных визуально (видео, фотографии). Технология может быть задействована для оценки состояния растений, выявления вредителей, заболеваний, подсчета поголовья скота, мониторинга урожая.
Обработка языка. Нейронные технологии понимают человеческую речь, умеют ее обрабатывать. В аграрной сфере это полезно для анализа отчетов, исторических записей. А также упрощает взаимодействие работников с виртуальными помощниками и между собой с помощью чат-ботов.
Анализ данных. Искусственный интеллект собирает, обрабатывает, анализирует, хранит огромные объемы информации. Такой подход позволяет видеть закономерности, основные тенденции сельского хозяйства, делать наиболее точные прогнозы. Анализ также используется для создания благоприятных условий для выращивания культур, планирования объемов, качества урожая.
Интернет вещей. Разные устройства, связанные датчики составляют сеть, которая собирает информацию о состоянии растений, грунта, погодных условиях. Собранные сведения обрабатываются, анализируются специальными алгоритмами. А затем на основании этого нейронная система принимает решение.

Применение ИИ в сельском хозяйстве дает аграриям важные преимущества в виде эффективности, правильности ведения основных процессов.

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве: основные технологии искусственного интеллекта, применяемые в сельском хозяйстве

Примеры успешного применения в сельском хозяйстве

Как показывает отчет АНО «Цифровая экономика», представленный 1 июня 2024 года, многие российские агрохолдинги уже внедрили эти продукты в свою деятельность и показывают довольно хорошие результаты. Например, в управлении посевами, сбором урожая, мониторинге угодий с помощью спутников, координировании целых сельхозпредприятий. Отечественная индустрия предлагает все больше решений для отрасли. Приведем несколько примеров использования искусственного интеллекта в сельском хозяйстве:

Роботизированная техника.

Аграрии постоянно выполняют тяжелые операции, требующие усилий и повторения: высадка культур, прополка, опрыскивание удобрениями, сбор плодов. Человеческий фактор может негативно сказаться на результате, что приводит к потере объемов зерна, повышенному расходу топлива (когда проходы комбайна выполнены нерационально), увеличению сроков сбора урожая.

Для решения этой проблемы разработана автономная система управления техникой на базе ИИ — Cognitive Agro Pilot. Она проводит анализ изображений, полученных с видеокамер, выявляет положения и характер перемещения по полю комбайна или трактора, формирует нужные траектории, дает команды технике на маневры. Автопилоты эффективно используются в промышленности, а с 2023 года в России внедрено более тысячи «умных» комбайнов.

Принятие решений в области растениеводства

Фермеры не всегда могут дать точные прогнозы касательно качества, объемов урожая зерна, фруктов, овощей, других культур. Каждый сезон предстоит анализировать многие факторы, планировать расходы и сельскохозяйственные операции, предусматривать возможные корректировки.

С этой задачей хорошо справляется программа «Агроаналитика», созданная компанией «СмартАгро». Платформа собирает, обрабатывает сведения с разной техники, работающей на поле, устройств зондирования почвы. После этого модели машинного обучения могут прогнозировать циклы растениеводства, урожайность, влияние удобрений на продукцию. Технологию используют многие предприятия, среди которых ГК «Мираторг», «Агротех-Гарант», ООО «Заречное» и др.

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве: примеры успешного применения в сельском хозяйстве

Мониторинг полей беспилотниками

Отслеживать состояние сельхозугодий силами фермеров достаточно проблематично. Это требует времени, а недостаточное количество осмотров грунта снижает качество собранной информации. Некоторые компании предлагает эффективное решение, позволяющее справиться с проблемой — беспилотники с камерами RGB. Устройства наблюдают за угодьями, дают оценку посевам, умеют распознавать проблемные участки на местности. Дрон работает автоматически, исследует всю площадь поля, делает снимки высокого разрешения в заданных точках. Затем данные анализируются нейронными технологиями, которые видят нужные культуры, сорняки, стадии их развития, рекомендуют наиболее эффективные способы защиты посевов.

Примеры применения ИИ в сельском хозяйстве показывают, что современные технологии повышают эффективность, производительность труда, помогают автоматизировать рутинные операции, улучшать качество, безопасность продукции сельского хозяйства, прогнозировать и повышать урожайность.

Разработка приложения с искусственным интеллектом для сельского хозяйства

Популярность ИИ обусловлена высокими результатами, рационализацией человеческого труда. Машинные методы помогают решать многие проблемы в сельском хозяйстве, включая повышение урожайности, уменьшение производственных затрат. Рассмотрим несколько полезных приложений, которые могут пригодиться аграриям:

SR Data. Интерфейс предлагает интеллектуальное решение в виде снимков из космоса. Полученные таким образом данные анализируются методами ИИ, а также математического моделирования. Компания-разработчик задействует оптические и радиолокационные фото, которые дают качественную информацию, несмотря на погодные условия. Фермер, в свою очередь, получает данные в то время, когда ему нужно. Для формирования вегетационных индексов по снимкам применяются алгоритмы предсказания.
Autonomous Greenhouse Challenge. Это приложение представляет собой автоматизацию теплиц. ИИ обеспечивает управление растениями с целью уменьшения затрат на выращивание культур, повышения продуктивности. Разработка создана в 2022 году усилиями МФТИ и Россельхозбанка. Данные поступают в реестр с мониторов и датчиков, установленных в теплице: о температуре, уровне влажности, яркости освещения. На основе собранной информации алгоритмы подбирают нужные условия для развития и роста растений, автоматически корректируют состояние окружающей среды в теплицах.
BotANNIC. Робот создан для сокращения потери урожая фруктовых посадок из-за воздействия вредителей или возникновения заболеваний. Искусственно созданный «садовник» перемещается по угодьям, фиксирует поврежденные плоды. Стереокамера устройства синхронизируется с нейросетью, что позволяет воспроизводить человеческое зрение. Маршрут передвижения создается по трехмерной карте, а также может задаваться оператором вручную. При необходимости на платформу грузоподъемностью 200 кг устанавливается манипулятор, который отбирает пробы или собирает урожай. Робот способен составлять карту болезней посадок с точностью до 80%.
Plastilin. Платформа на базе нейронных связей призвана сократить цикл роста культур на 2–4 года (естественный процесс занимает 8–12 лет). Алгоритмы отбирают наиболее успешные образцы растений с ценными генами: адаптация к засушливой погоде, устойчивость к патогенным микроорганизмам, высокий уровень урожайности. В разработке резидента «Сколково» задействуются биоинформационные, биотехнологические подходы, цифровая обработка селекционного процесса, собственное ПО для прогнозирования фенотипов, составления схем выведения, выращивания зернобобовых культур.

Сегодня появляются все новые приложения и технологии, которые помогают повысить урожайность до 50%. Собранные с помощью ИИ данные, математический анализ, обучение позволяют фермерам принимать обоснованные решения, достигать хорошего результата, учитывая разные сельскохозяйственные факторы в комплексе.

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве: разработка приложения с искусственным интеллектом для сельского хозяйства

Заключение

Искусственный интеллект стремительно меняет облик современного АПК, открывая новые горизонты для повышения эффективности и устойчивости. Технологии ИИ в сельском хозяйстве в России и мире позволяют фермерам, агропредприятиям повысить урожайность, снизить издержки, улучшить качество продукции, минимизировать воздействие на окружающую среду.

Компании-разработчики предлагают решения по разным направлениям: технологии точного земледелия («Геомир»), промышленная видеоаналитика для контроля процессов выращивания и качества продукции («Айтеко»), автоматизированный подсчет поголовья («ЦентрПрограммСистем»).

Внедрение интеллектуальных систем сбора, анализа данных, роботизированных сельхозмашин, а также алгоритмов аналитики, принятия решений уже сегодня демонстрирует впечатляющие результаты. Умные фермы будущего точно контролируют производственные процессы, прогнозируют риски и адаптируются к меняющимся внешним условиям.

Но, несмотря на активное внедрение ИИ в сельское хозяйство, применение техники имеет первостепенное значение. Она должна быть исправна, чтобы обеспечить высокую производительность, своевременное выполнение работ. Ошибки в работе сеялки, комбайна или трактора могут привести к простоям, значительным финансовым убыткам, снижению качества урожая.

Если ваша сельхозтехника вышла из строя, мы готовы помочь решить проблему. В интернет-магазине «Бизон» можно заказать качественные и оригинальные комплектующие. Все запчасти, представленные в нашем каталоге, прошли строгие проверки, соответствуют высоким требованиям современной агросферы. Доставка осуществляется по всей России.

Товары