Наряду с проблемой недостатка продуктов питания в мире назрела тенденция сокращения рабочей силы. Например, в Азиатско-Тихоокеанском регионе, где превалирует сельское хозяйство, количество людей, занятых в отрасли, уменьшилось. Аналогичное состояние агропромышленный сектор пережил в европейских странах, Японии. Это явление подтолкнуло правительства и частные компании обратить самое пристальное внимание на внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в сельскохозяйственной сфере. Теперь рынок ИИ за рубежом существенно возрос, но в РФ это нововведение пока не обрело массовости, хотя первые шаги уже сделаны.
Искусственный интеллект в сельском хозяйстве России, как исследовало АНО «Цифровая экономика», применяется преимущественно в растениеводстве с контролируемой средой, в точном земледелии, использовании прогнозной аналитики, внедрении беспилотных летательных аппаратов и роботизированной сельхозтехнике. Меньше развиваются тренды разработки биотехнологий и агрофинтех-решений. Тем не менее в нынешнем году сельское хозяйство вошло в число приоритетных отраслей по внедрению ИИ. Специалисты утверждают, что к 2025 году при массовом использовании современной технологии прирост валовой добавленной стоимости в растениеводстве составит 25 %, в животноводстве — 13 %.
Хотя агропромышленный комплекс зарекомендовал себя одним из самых консервативных касательно использования инноваций, но процесс постепенно идет. Уже около 12 % предприятий освоили технологии ИИ и 37 % намерены это осуществить. Поэтому власти с целью стимулировать сельхозпроизводителей ставят вопрос об обязательном применении ИИ-технологий для получения государственных субсидий. А сфера использования достаточно широка.
Цифровые «ассистенты» в действии
ИИ может помочь анализировать исторические сведения гидрометцентров о климатических условиях, характеристиках почв и культур, выращиваемых в регионах, чтобы прогнозировать урожайность, помочь хозяйствам в планировании, производстве продукции, закупке и применении удобрений. Полученные со спутников и дронов данные с помощью технологий обрабатываются с целью выявить проблемные места на полях или зоны, требующие особого ухода; провести анализ растений, их физиологических характеристик, определять болезни, классифицировать и идентифицировать сорняки, подсказать оптимальный момент сбора или созревания плодов.
Системы компьютерного зрения распознают качество зерновых, овощей, фруктов, их цвет, размер и др. Они также определяют, как сортировать и упаковывать продукцию соответственно требованиям рынка и ее характеристикам. Различные повреждения и дефекты на товаре поможет выявить алгоритм. Уровень загрязнения сельхозпродукции и содержание питательных веществ определят нейросети, обработав данные лабораторных анализов.
Программы ИИ могут применяться для предупреждения об опасных ситуациях: высоких уровнях вредных веществ, перегреве оборудования, возможных столкновениях с машинами и оборудованием. Также системы отслеживают местоположения работников на полях и в лесах, чтобы не допустить чрезвычайных ситуаций. А интегрированный в системы экстренной связи ИИ поможет оперативно вызвать экстренные службы, быстро оказать помощь пострадавшим.
В отрасли животноводства специальные платформы помогут подобрать рацион и схему кормления животных, следить за их передвижением, мониторить состояние их здоровья, предупреждать эпидемии, осуществлять роботизированное доение. Например, компания «Антей Агро» еще с 2016 года пользуется технологией роботизированного содержания и доения коров, в результате в течение трех лет надои увеличились с 22 до 39 литров на голову, существенно возросла чистая прибыль (более 18 млн руб.).
Знатоки и умельцы не сидят сложа руки. Специалисты из НИТУ МИСИС Тамбовского государственного технического университета (ТГТУ), Китайского горно-технологического университета и Высшей школы экономики произвели робота botANNIC, который поможет уменьшить потери фруктов из-за вредителей и болезней и в результате этого увеличить урожайность. Самоходный «садовник» двигается по саду самостоятельно, исследует фрукты, отмечая поврежденные и больные. На нем установлена стереокамера, для воспроизведения человеческого зрения она работает с нейросетью. Робот ориентируется на территории с помощью трехмерной карты, но оператор может и вручную задать ему маршрут. Санитарную карту болезней сельхозпосадок он составляет с точностью более 80 %. И все-таки «железка» не может заменить человека, но быть ему ассистентом вполне способна. Пока botANNIC предназначен для использования в садах интенсивного типа, где деревья расположены по уплотненной схеме. Еще разработчики планируют добавить к нему дополнительные датчики и лазерный излучатель, чтобы робот мог также уничтожать вредных насекомых и сорняки.
Агрохолдинг «Степь» из Ростовской области вкладывает сотни миллионов рублей в сельскохозяйственную цифровизацию — в дроны, беспилотные комбайны, облачные сервисы, в частности «Историю поля» от компании «Геомир». Работая над созданием многослойных электронных карт, «Геомир» осуществил облет и фотосъемку всех принадлежащих «Степи» угодий. В результате проведенных исследований оказалось, что агрохолдинг владеет 11 тыс. га пригодной земли, которая до тех пор не использовалась. Отмечено, что цифровые приборы существенно помогают предотвращать огрехи. Автопилот движет трактором с сеялкой, а механизатор следит за качеством выполняемой операции. С помощью телематического устройства будет зафиксирован любой пропуск на поле, а значит, не допущена потеря урожая. На вооружении фермеров автономные тракторы появились еще в 2012 году, но сейчас они уже оснащены лазерным гироскопом, радионавигацией, системами компьютерного зрения — спутниковыми навигаторами, камерами, коннекторами.
Благодаря ИИ современные ирригационные технологии с машинным обучением избирательно опрыскивают гербицидами только сорные растения, обходя сельхозкультуры. Как сообщило РИА Новости, в число 17 регионов – участников пилотного проекта по агроскаутингу вошел Кузбасс. В регионе уже оцифровали все сельскохозяйственные земли, что поможет вести точный учет пахотных и неиспользуемых земель. ИИ даст возможность безошибочно решать, какую культуру следует сажать на определенном участке поля. Всего в регионе обследуют свыше 1,6 тыс. площадей в 17 муниципалитетах. Чтобы уложиться в сроки, к работе приобщили студентов, создав в Кузбасской сельхозакадемии студотряд «Агроскауты» из учащихся по направлениям «агрономия» и «агроинженерия». В проект в Сибирском федеральном округе вошли также Омская и Новосибирская области, Красноярский и Алтайский край.
Компания «Дон-Агро» приобрела разработку компании «Мустанг Технологии Кормления», входящую в экосистему Сбера — она являет собой сервис аналитики и прогнозирования для молочных ферм.
Цифровой клон оперативно информирует о разных проблемах, способствуя сокращению усилий на бизнес-планирование и принятию верных решений по управлению производством продукции.
Пока примеров не очень много, поэтому, чтобы стимулировать процесс внедрения, «Цифровая экономика» подготовила аналитические отчеты по отраслевому применению отечественных технологий искусственного интеллекта, проработала эффекты от использования в сельском хозяйстве. Они подтверждают, что ИИ берет на себя львиную долю трудоемких операций по управлению тракторами, комбайнами, опрыскивателями. В России уже работают более тысячи «умных комбайнов» компании Cognitive Pilot. С весны этого года от Пскова до Благовещенска автопилоты Cognitive Agro Pilot используются на тракторах. Сбор и обработку объемных массивов данных с техники, дистанционного зондирования почвы, урожая помогает осуществлять программное решение «Агроаналитика» российской компании «СмартАгро». Эта технология используется в ГК «Мираторг», ООО «Русская аграрная группа», ГК «Агротех-Гарант» и других. На сегодняшний день крупными инвесторами развития ИИ в сельском хозяйстве выступают «Русагро», «Магнит», «Щелково Агрохим», «Мираторг» и «Русская аграрная группа».
Общим итогом можно считать то, что благодаря внедрению ИИ в сельское хозяйство снижается стоимость выращивания агрокультур и повышается безопасность продовольствия.
Согласно прогнозам Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, потенциал технологий искусственного интеллекта позволит увеличить спрос отечественной отрасли сельского хозяйства на ИИ-решения: он может достигнуть 86 млрд руб. до 2030 года, что в 20 раз больше по сравнению с показателями 2020 года (3,9 млрд руб.). Интерес аграриев к новой технологии возрастает еще и потому, что с ее помощью руки сельхозпроизводителей освобождаются. А их в хозяйствах всегда хронически не хватало.
Подготовила Наталья Слюсаренко
По материалам РБК, vc.ru, CDO2DAY, ХАЙТЕК, Forbes, СБЕР