Прогноз: мировое сельскохозяйственное производство вырастет на 69% в период с 2010 по 2050 год
«Умные фермы» и другие инновации на основе ИИ меняют способ ведения сельского хозяйства, предлагая решения для повышения урожайности, оптимизации использования ресурсов и улучшения качества продукции. По данным Smarter Technologies, ожидается, что мировое сельскохозяйственное производство вырастет на 69% в период с 2010 по 2050 год. Это колоссальный показатель, однако важно, каким образом его добиваться — экстенсивным или интенсивным подходом. При условии ограничения земельных и водных ресурсов рассмотрим в публикации применение второго из перечисленных подходов.
«Умные фермы»
«Умные фермы» представляют собой комплексные системы, использующие ИИ, интернет вещей (IoT), большие данные и другие передовые технологии для автоматизации и оптимизации сельскохозяйственных процессов. Такие фермы могли бы осуществлять точное земледелие, что означает использование данных для принятия обоснованных решений по посевам, поливу, удобрениям и защите растений. ИИ будет анализировать данные о состоянии почвы, погодных условиях и росте растений, чтобы оптимизировать процессы посадки и ухода за культурами. Это позволяет получать максимальный урожай при минимальных затратах ресурсов. Примеров реализации подобных проектов становится все больше, например, Plenty и AeroFarms в США, отечественные гидропонные фермы «Агроновия».
Датчики здоровья
В 2020 году, пока весь мир замер в ожидании решения ковидного вопроса, в России проходила испытание тестовая ферма группы компаний «Деревенский молочный завод».
При участии МТС — оператора инновационной сельскохозяйственной технологии — были внедрены умные датчики мониторинга здоровья скота. Они контролируют температуру животных, количество выпитой жидкости и активности. Некоторые из них совсем небольшого размера, чтобы животные могли их проглотить вместе с кормом. Данные, собираемые датчиками, передавались и хранились в специальной системе.
Автопилоты
В растениеводстве фермеры не отстают от коллег и тоже автоматизируют некоторые функции мониторинга: алгоритмы следят за состоянием почвы, управляют системами капельного орошения, обнаруживают сорняки и даже контролируют комбайны. Например, компания Cognitive Pilot с 2020 года установила более 1 тыс. умных автопилотов на комбайны для сбора урожая в 35 субъектах РФ. Благодаря использованию беспилотных комбайнов Cognitive Agro Pilot, агропромышленный холдинг «Залесье» сэкономил более 500 млн рублей за один сезон уборки. Учитывая сравнительно низкую стоимость оборудования, составляющую около 5% от цены комбайна (примерно 950 тыс. рублей), затраты окупились уже в первый сезон использования системы.
Космический мониторинг
ГИС-центр ПГНИУ в помощь сельхозпроизводителям предоставили доступ к инновационной разработке «Система космического мониторинга». Данными со спутников пользуются как крупные агрохолдинги, так и мелкие фермеры, причем обработкой этих данных занимается искусственный интеллект. Он дает рекомендации по наиболее эффективному возделыванию земли и определяет необходимые ресурсы. Благодаря использованию спутниковых данных британские фермеры смогли снизить затраты и повысить качество и объем продукции. Российские аграрии также активно внедряют эти технологии. Например, компания «Совзонд» внедрила системы космического мониторинга земли в Волгоградской, Воронежской и Тамбовской областях, сейчас они находятся на последнем этапе тестирования.
Дроны
В последнее время использование БПЛА ассоциируется почти всегда с негативной повесткой, но одновременно в них заключен колоссальный потенциал для аграриев. Беспилотники с камерами высокого разрешения и сенсорами используются для мониторинга состояния полей. ИИ анализировал изображения, выявлял проблемные зоны и предоставлял рекомендации по их устранению. Это позволяло оперативно реагировать на изменения и поддерживать здоровье растений на высоком уровне.
Экология
Обратной стороной развития сельского хозяйства стали проблемы с экологией. Нынешний рацион питания и методы производства еды приводят к деградации земельных и водных ресурсов. Ученые ищут способы решения этой проблемы, а аграрии идут им навстречу. Например, перед разработчиками «ЭФКО» была поставлена задача создать растительную котлету с максимально близко похожим вкусом на мясную. В создание первых продуктов было вложено порядка 100 млн рублей, позднее эти инвестиции выросли до миллиардов.
Сейчас растительное производство расширилось до небывалых масштабов, пополнившись разнообразными «молочными» и «мясными» продуктами, например, растительными чевапчичи или котлетами со вкусом курицы.
Роботизированные системы
Роботы, управляемые ИИ, по всему миру выполняют задачи разной сложности, такие как сбор урожая, прополка и посадка культур. Они работают с высокой точностью и могут работать круглосуточно, что увеличивает производительность и снижает зависимость от сезонных рабочих. Например, робот Ecorobotix из Швейцарии способен пропалывать грядки, а разработка Octinion из Бельгии, обеспечивает бережный сбор спелых ягод без каких-либо повреждений, классифицируя их по степени зрелости и размеру.
Системы прогнозирования урожайности
Сотрудники Самарского национального исследовательского университета им. Академика С. П. Королева разработали программный комплекс для сельхозпроизводителей, который с помощью анализа факторов позволяет прогнозировать урожайность посевов и получать высокий урожай. Самарский «Электронный агроном» использует исторические данные и текущие условия для прогнозирования урожайности и планирования сельскохозяйственных операций. Это помогает сектору АПК лучше управлять ресурсами и принимать обоснованные решения.
Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ в сельское хозяйство сталкивается с рядом вызовов. Одним из главных является высокая стоимость первоначальных инвестиций в технологии и оборудование. Для многих мелких и средних фермеров — это серьезное препятствие. Кроме того, существует проблема недостатка квалифицированных кадров, способных управлять и обслуживать системы ИИ. Обучение фермеров и работников новым технологиям требует времени и ресурсов.
Совместные усилия государства, частного сектора и образовательных учреждений могут способствовать преодолению этих препятствий и ускорению развития умных ферм. В будущем можно ожидать дальнейшего совершенствования и интеграции ИИ в сельское хозяйство, что приведет к появлению новых, еще более эффективных решений. АПК, опирающееся на передовые технологии, может стать более продуктивным, устойчивым и готовым к вызовам, которые стоят перед современным миром.
