ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AGRICULTURE

Anna Shaikova

student, Department of Applied Informatics and Information Technology, Belgorod State National Research University,

Russia, Belgorod

Oleg Reznichenko

scientific supervisor, Senior Lecturer at the Department of Applied Informatics and Information Technologies, Belgorod State National Research University,

Russia, Belgorod

АННОТАЦИЯ

В современном мире все чаще можно услышать о применении искусственного интеллекта во многих сферах деятельности человека. Но немногие знают, что данная технология также активно внедряется и в сельское хозяйство. Уже сейчас существует множество полезных и отчасти неожиданных решений автоматизации многих трудоемких процессов в этой сфере.

ABSTRACT

Now we can often hear about the use of artificial intelligence in many areas of human activity. Few people know that this technology is also being actively introduced into agriculture. There are many useful and unexpected solutions for automating many labor-intensive processes in this area.

Ключевые слова: искусственный интеллект, сельское хозяйство, ИИ-технологии, дроны.

Keywords: artificial intelligence, agriculture, AI-technologies, drones.

Искусственный интеллект (ИИ) – это набор программ, моделей и методов, которые позволяют имитировать ряд навыков присущих человеку, таких как генерация выводов на основе полученной информации [1]. Возможности этих программ ограничены с точки зрения творческой и креативной способности человека, но то, что они обладают доступом к огромным массивам данных и способны обработать их за считанные секунды, а также то, что они не подвержены эмоциональному окрашиванию входных и выходных данных, делает их неоспоримо полезными при необходимости обработки информации, аналитике и выполнении многих трудоёмких и опасных задач. В то же время сельское хозяйство всегда требовало огромных затрат человеческих и трудовых ресурсов, поэтому вполне очевидна потребность в активном внедрении различных ИИ-технологий, помогающих сотрудникам агрокомплексов в выполнении рутинных действий, картировании, прогнозировании и анализе [2]. Ниже рассматриваются примеры компаний-разработчиков в области ИИ.

Российская компания Cognitive Pilot уже сейчас предоставляет решения для автономного управления различным сельскохозяйственным оборудованием, таким как комбайны, тракторы, опрыскиватели [3]. Система автономного вождения на основе ИИ Cognitive Agro Pilot с гидравлическим рулевым управлением анализирует поступающие с видеокамер изображения, определяя типы и положения объектов, строит траектории движения техники и передает необходимые команды для выполнения маневров даже при отсутствии сигнала спутника в режиме «по зрению» [4]. Таким образом, она позволяет выполнять в автономном режиме практически все основные операции: обработку почвы, культивацию, сев, опрыскивание и т.д., при этом автоматически передавая владельцам техники отчеты о ходе работы в режиме онлайн. Алгоритмы системы оптимизируют траекторию и расход посевных и обрабатывающих материалов, что ведет к их экономии, а также к сокращению расходов топлива, времени и к снижению влияния погодного фактора [5].

Для картирования применяются различные алгоритмы ИИ, которые анализируют изображения, выводя определенную статистику и аналитику. Обработка спутниковых снимков полей с помощью ИИ позволяет определить, как используются сельхозземли, что необходимо для четкого понимания площадей, которые есть в обороте, и планирования их обработки. Анализ фотоснимков, полученных с дронов используются для составления карт полей с данными о состоянии посевов, в том числе о степени поражения вредителями или сорняками, засушливости или заболоченности определенных зон. Оперативное получение такой информации позволяет вовремя принять меры по улучшению состояния конкретного участка посевов. Помимо этого, такие системы, как АссистАгро от компании «Геомир», могут даже подсчитать густоту или засоренность посевов, виды произрастающих сорняков и другое даже в зонах без интернета. В случае отсутствия сети, собранные дроном, данные просто обрабатываются сразу же после ее появления [3; 7].

Помимо простого фотоанализа дроны используются также для непосредственного опрыскивания полей. В случае орошения, дроны с ИИ могут определять состояние растений и, в случае необходимости, распылять воду в определенных участках, экономя ее и не допуская переизбытка воды в других зонах. В случае распыления гербицидов и пестицидов, такие дроны могут определять неблагополучные участки полей и распылять данные вещества только на них, применяя их там, где это действительно необходимо, что приводит к снижению расходов на препараты, снижению риска непреднамеренного вдыхания паров сотрудниками, улучшению качества выращиваемых продуктов и ускорению обработки, в следствии охватывания больших площадей за меньшее время по сравнению с человеком. Кроме того, существуют площадки, такие как Aeroservice Ural, предоставляющие не только возможность покупки или аренды данных устройств, но и заказа услуги обработки жидкими или сыпучими веществами и составления аналитики [8].

Используя уже имеющийся опыт получения урожая в местности с похожими почвенно-климатическими условиями, данные об осадках, нападениях паразитов, а также данные собранные с помощью специальных датчиков, таких как влажность, температура грунта, солнечная активность и т.д., алгоритмы на основе ИИ способны составлять прогнозы урожайности заданного участка и генерировать для сотрудников рекомендации по срокам посевов и методам обработки полей. Одним из программных решений в таком направлении является «Агроаналитика» российской компании «СмартАгро», позволяющее обеспечить сбор и обработку больших массивов данных с техники, прогнозировать урожайность, циклы, относящиеся к растениям (цветение, рост, созревание и т.д.) и влияние подкормок на качество готовой продукции.

Современные технологии позволяют фермерам отслеживать всю информацию, собранную теми или иными датчиками и оборудованием. Уже сейчас существуют чат-боты со встроенным ИИ, способные на основе полученных данных дать рекомендацию сотруднику или ответить на его вопросы, которые бывает сложно найти даже в Интернете. Причем эти вопросы могут касаться как ведения хозяйства, так и торговли. Такое оперативное получение данных помогает человеку отслеживать работу различного оборудования и контролировать процесс производства, а также оперативно реагировать на различные отклонения от нормы. Все это ведет к облегчению ведения сельского хозяйства и, следовательно, к появлению возможностей наращивания мощностей, а также улучшению качества и количества продукции в короткие промежутки времени, что положительно влияет на прибыль агропроизводства и на экономику страны в целом.

Таким образом, применение технологий ИИ выводит сельское хозяйство на новый уровень, позволяя решать постоянные проблемы сельского хозяйства: борьбу с вредителями и сорняками, невозможность постоянного мониторинга растений, планирование урожайности и др., облегчая работу сотрудников и выводя производство на новый уровень. Хотя внедрение таких систем сталкивается со многими трудностями, при должной поддержке на государственном уровне, автоматизация сельского хозяйства поможет фермерам и другим сотрудникам данной сферы сократить убытки, улучшив урожайность сельхозземель и качество различной продукции, что способствует повышению наполненности всего рынка и благополучию граждан.

Список литературы:

1. Искусственный интеллект: понятие, типы, сферы применения, прогнозы на будущее [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://gb.ru/blog/iskusstvennyj-intellekt/?ysclid=lv56n10q9t988959052 (дата обращения 16.04.2024)
2. Искусственный интеллект в сельском хозяйстве [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://direct.farm/post/iskusstvennyy-intellekt-v-selskom-khozyaystve-27772?ysclid=lv5oom7btk232240557 (дата обращения 17.04.2024)
3. «Умные» фермы: как искусственный интеллект меняет сельское хозяйство [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.rbc.ru/technology_and_media/14/06/2023/64802aae9a7947c6121756b7?ysclid=lv70lhzobx83532656  (дата обращения 18.04.2024)
4. Cognitive agro pilot для трактора [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://cognitivepilot.com/products/cognitive-agro-pilot/?ysclid=lv5lpx4yhp140432975 (дата обращения 18.04.2024)
5. Система автономного вождения cognitive agro pilot для установки на уже эксплуатирующиеся тракторы и комбайны [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://kirovets-ptz.com/catalog/selkhoztekhnika/tochnoe-zemledelie/sistemaparallelnogovozhdeniyadlyak7mik5466222/?ysclid=lv5lpha33n540758980#characteristic (дата обращения 16.04.2024)
6.  «Он как человек»: как в России внедряют необычные беспилотные тракторы [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://www.rbc.ru/spb_sz/25/10/2023/653904ac9a7947cb64f7f7cd?ysclid=lv5l8vcdrw722241321 (дата обращения 17.04.2024)
7. Рост урожайности, оптимизация норм гербицидов, контроль густоты посева [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://agroassist.ru/?ysclid=lv6zu3u1qj219533111#platform (дата обращения 18.04.2024)
8. Сельскохозяйственные дроны [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: https://aeroservice-agro.ru/ (дата обращения 18.04.2024)