ИИ активно внедряется в агросектор

Сельское хозяйство вошло в число пяти отраслей российской экономики, приоритетных для внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в 2023 году. В Национальном центре развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ уверены, что массовое внедрение ИИ в растениеводстве может обеспечить 25-процентный прирост валовой добавленной стоимости к 2025 году. И процесс уже идет: эксперты компании «Гродан» (входит в группу компаний «РОКВУЛ») выделили топ-3 решения будущего, которые меняют российский агросектор уже сегодня.

Продвинутые отечественные агрохолдинги уже сейчас активно используют различные датчики, которые позволяют следить за состоянием растений и микроклимата в теплицах. Агрономам доступны данные о погоде, состоянии субстрата, влажности, созревании плодов, ходе роста. Эта информация позволяет максимизировать и оптимизировать производство продукции под потребности рынка в реальном времени. Такой подход к растениеводству называется точным выращиванием (Precision Growing) – оно призвано обеспечить максимальный результат при использовании минимального количества ресурсов. То есть, снизить стоимость выращивания, но повысить количество и качество урожая.

Сегодня в России распространяется идея удаленного агронома: при наличии набора датчиков, фотографий и замеров растений можно компетентно управлять развитием растений, находясь вне теплицы. Автоматическая обработка информации с датчиков дает возможность сравнивать ситуации в разных теплицах, перенимать опыт и получать новые знания. Из разрозненных наблюдений со временем формируется закономерности, которые иначе невозможно заметить невооруженным глазом.

Болезни, сорные растения и вредители существенно влияют на качество и количество урожая, и автоматизация их обнаружения и учета стала одним из ключевых направлений в развитии технологий сельского хозяйства.

Сегодня эта идея реализуется с помощью роботов и дронов, оснащенных машинным зрением, а также за счет цифровой обработки изображений и нейросетей. В России существует несколько подобных разработок. К примеру, «робот-агроном», созданный учеными из Тамбовского технического университета, – колесная роботизированная платформа, которая может следить за состоянием плодов в садах, выявляя больные фрукты. Машина оснащена стереокамерой, исследующей пространство с помощью нейросети и генерирующей человеческое зрение.

Некоторые фермеры используют снимки со спутников и дронов, чтобы оценивать состояние посадок. Специальный цифровой сервис анализирует полученные с беспилотника снимки, определяет культурные растения, их фенофазу и густоту, а также распознает сорняки при помощи компьютерного зрения.

В сельском хозяйстве сегодня активно внедряется роботизация — «умные» трактора, комбайны и другая техника, оборудованная системой автономного вождения. Программно-аппаратный комплекс на базе искусственного интеллекта сам управляет сельхозтехникой, опираясь на координаты со спутников глобальных навигационных систем (ГНСС), а также на изображение с видеокамер.

Все перечисленные решения, так или иначе, связаны с развитием искусственного интеллекта и нейросетей – они все глубже проникают даже в такую консервативную сферу, как сельское хозяйство. Новые технологии стремительно меняют привычный образ агросектора, превращая его в перспективное наукоемкое направление.