Как IT помогает развивать сельское хозяйство | Первый творческий форум ЦРТП

Как IT помогает развивать сельское хозяйство

Генийратор

Креатор
Регистрация
2 Ноя 2020
Сообщения
37
Реакции
160
Иногда кажется, будто сельское хозяйство — отрасль сама по себе консервативная и не слишком любящая инновации. На самом деле это не так: облачным вычислениям, интернету вещей и другим инновациям есть место и в агропроме. Рассказываем о тех, кто помогает вывести сельское хозяйство в России и в мире на новый уровень.

Развитие земледелия всегда шло рука об руку с технологическими инновациями и исследованиями. Обработка почвы, вывод новых культур, борьба с сорняками и вредителями становились эффективнее благодаря развитию науки и технологий. Изменение сельского хозяйства и рост его эффективности сопровождалось и ростом населения.

Сегодня инновации в АПК можно разделить на несколько направлений. Одно из самых крупных — генетика и генная инженерия. Благодаря им создаются новые виды культур, устойчивых к изменениям климата, вредителям и пестицидам. Биотехнические разработки также применяются для создания новых кормов, удобрений или альтернативных видов белка — растительных заменителей животных продуктов и так называемого «чистого мяса» (clean meat), выращенного из клеточных культур. Другое направление — Smart farming, то есть применение IT-инструментов в земледелии. Это и использование беспилотников для получения снимков поля и обработки пестицидами, создание комплексных инструментов для управления фермой и точечное земледелие (precision agriculture). Оно подразумевает анализ территории поля, разбивку его на участки по различным характеристикам: увлажненности почв, содержанию в них различных веществ, произрастающим растениям и другим показателям.

Точечное земледелие — кто этим занимается и как это работает?

Еще в 1920-х специалисты брали образцы почв из разных участков поля, чтобы рассчитать среднее необходимое количество удобрений. О внесении удобрений на отдельные участки поля заговорили в 1960-е, но необходимые технологии для этого тогда отсутствовали.

Настоящие шаги в сторону точечного земледелия начались в 1980-е годы. В 1985 американская компания Soil Teq разработала ПО для сельскохозяйственной техники, которое рассчитывало необходимое количество удобрений на сегменте поля. Другие эксперты предложили использовать воздушные снимки поля в инфракрасном спектре, чтобы находить проблемные участки. Стали использовать и другие технологии — GPS, спутниковые снимки, беспилотники и другие.
«Сегодня мы понимаем, что поле неоднородно, что его разные участки могут вести себя по-разному. Возможность находить эти участки и работать с ними точечно экономит средства и позволяет фермеру трудиться продуктивнее» — объясняет Сергей Ипп, управляющий директор блока АГРО компании Ctrl2GO.
Ctrl2GO помогает разрабатывать и внедрять решения для анализа данных в разные области промышленности. Помимо них, на российском рынке в области точного земледелия представлены еще несколько компаний: Magrotech, Агроноут, ИнтТерра, Агроинтеллект, Геомир, ExactFarming, OneSoil и другие. Их зарубежные конкуренты в этой сфере — Arable, CropX, Cropin, Ceres Imaging и многие другие.

Для того, чтобы правильно сегментировать поле, задействуют разные технологии. Так, Ctrl2GO в основном прибегает к использованию изображений, полученных со спутников, в том числе российских: они часто обновляются, и это позволяет регулярно следить за состоянием почв и посевов. Однако есть и другие способы. Многие хозяйства применяют БПЛА, оснащённые гиперспектральными камерами. Такие устройства собирают и обрабатывают информацию из разных участков электромагнитного спектра, они полезны в поисках сбежавшего скота или оперативном выявлении заболевших растений. Другой вариант — находящиеся непосредственно в почве датчики/зонды, собирающие информацию о состоянии почвы: количестве влаги, аэрации и т.п.

Собранные данные загружаются на облачный сервер — здесь их обрабатывают нейросети. После этого информация поступает к фермеру или агроному, который применяет ее в работе: рассчитывает, где именно лучше вносить удобрения, как организовать полив и где именно удалять сорняки.

Так, например, устроена система, которую Ctrl2GO разработала для борьбы с борщевиком Сосновского. Этот сорняк может вызывать сильные ожоги из-за попадания на кожу едкого сока, вызывающего гиперчувствительность к солнечному свету, а также наносит серьезный вред другим растениям. В прошлом сезоне система применялась в нескольких районах Московской области. Сначала специалисты Ctrl2GO получили снимки со спутника и на их основе обучили нейросеть, которая обнаружила места скопления сорняка. По этим точкам составляется маршрут для беспилотника самолетного типа: он пролетает на меньшей высоте и снимает местность, после чего другая нейросеть изучает изображения и определяет плотность прорастания и возраст борщевика. После этого обрабатывать гербицидами заражённые участки можно как традиционными способами, так и с помощью дронов-кранов, рассчитав при этом точное количество, необходимое для уничтожения сорняка. Это, с одной стороны, экономит расход вещества, а с другой, — уменьшает количество вредных соединений в почве. Кроме того, при обработке может быть использован специально разработанный гербицид, который действует только на двудольные растения, то есть сам борщевик, не уничтожая другую флору.

В Индии Ctrl2GO реализует проект по агросрахованию совместно с индийским партнером. Большая часть населения Индии или работает в сельском хозяйстве, или их доход зависит от этой сферы. Среди аграриев немалое количество фермеров, работающих на обеспечение своей семьи. Несколько лет назад после засушливых сезонов правительство страны решило пересмотреть систему страхования фермеров, запустив проект Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana (PMFBY) — так называемую «схему премьер-министра Моди». Поскольку государство не только закупает у фермеров продукцию, но и выплачивает страховку за ущерб, возникла потребность точной оценки потерянного урожая во избежание махинаций как со стороны аграриев, так и страховщиков.

Здесь и оказалась востребованной система Ctrl2GO, которая работает так: сначала со спутника получают изображение поля в разные периоды времени. После этого начинает работать специальная аналитическая модель, оценивающая потенциальный урожай, который мог бы принести тот или иной участок. Таких моделей существует множество, одна из них — разработанная в Германии MONICA, позволяющая прогнозировать урожай пшеницы. В Ctrl2GO используют «модель моделей» — разработку российского математика, которая объединяет несколько различных систем. Она позволяет оценивать потенциальный урожай с точностью более 90%. В итоге страховым компаниям удалось существенно сократить выплаты недобросовестным фермерам, то есть снизить государственные выплаты.

«В конкурсе на этот проект мы обошли IBM», — с гордостью рассказывает Сергей Ипп. Сегодня Ctrl2GO сотрудничает с Индией и создала совместное предприятие с индийской страховой компанией Trinity. На данный момент осуществляется мониторинг более 10 млн. полей в 7 штатах. В России Ctrl2GO начала совместный проект по страхованию с одним из крупнейших банков, и сейчас мониторит более 2 млн.га земли сельхозназначения.

В ожидании будущего

Писатель-фантаст Уильям Гибсон как-то отметил: «Будущее наступило, но оно распределено неравномерно». Точечное земледелие может работать не везде: ему нужно техническое оснащение, причём зачастую мощное. Почвенные датчики и зонды часто используют интернет вещей, а нейросети работают не на борту ноутбука или планшета — им необходимы облачные сервера.

В Ctrl2GO для работы с изображениями используют свёрточные нейросети различных архитектур, например Xception, InceptionResNetV2 и другие (среди моделей, которые используются для обучения — Deep Neural Network, Random Forest, Extra Trees, CatBoost и другие), а вычисления производятся в облаке.

«Объёмы данных, которые мы используем, очень большие. Чтобы просто хранить их, нужно очень много места», — объясняет Ипп.

Нынешнее положение России на рынке, и ее перспективы Ипп оценивает как высокие.

«Не стоит думать, что мы на задворках. Да, есть области, в которых мы отстаём от, например, Китая, но между нами — не пропасть. У нас по-прежнему очень хорошая математическая школа, основанная на советской, много талантливых программистов», отмечает он. «У нас много преуспевающих фермеров. По экспорту пшеницы мы сейчас обходим США и экспортируем сельскохозяйственной продукции почти столько же, сколько импортируем».

Один из факторов развития — удешевление технологий. Те вычислительные мощности, которыми сейчас обладает любой смартфон, раньше имелись не у каждого компьютера. Поэтому стоит ожидать, что со временем они станут доступны все большему количеству фермеров.

Наконец, местные и федеральные правительства все больше уделяет внимания цифровизации в сельском хозяйстве: зачастую они готовы вкладываться в неё, в том числе и в развитие точечного земледелия.

«Многие губернаторы понимают, что сельское хозяйство надо развивать, и мы с ними работаем. Например, у нас сейчас большой проект с Тверской областью, в Ивановской области внимательно следят за технологиями. Так что у нас перспективы очень неплохие», — отмечает Сергей Ипп.

 
Сверху Снизу