На сайте РСХБ Digital вышел новый эпизод подкаста «Цифровая грядка» о том, как участники конкурса Autonomous Greenhouse Challenge создавали алгоритмы для «умной» теплицы
Сегодня IT-специалисты и аграрии придумывают новые способы интеграции технологий в сельское хозяйство: например, китайская компания Tencent совместно с Вагенингенским университетом в Нидерландах проводит международный конкурс, в котором специалисты выращивают сельскохозяйственные культуры с помощью искусственного интеллекта.
В челлендже участвует и российская команда: в неё вошли специалисты Россельхозбанка, Московского физико-технического института (МФТИ) и Российского Государственного Аграрного Университета МСХА (Тимирязевка). Вместе они разработали алгоритм, который сейчас удалённо выращивает салат в теплице в Нидерландах. В нашем подкасте мы поговорили с ними о том, как проходит конкурс, с какими трудностями они столкнулись и какие у команды планы на будущее.
О том, как проходит конкурс
Создание автономных теплиц на базе искусственного интеллекта может повысить урожайность на 15-20% при сохранении качества и без вреда окружающей среде, поэтому разработка таких технологий сделает сферу сельского хозяйства экологичнее и эффективнее.
Конкурс состоит из 3 частей:
- Онлайн-челлендж — поиск и набор команд, специализирующихся в сфере ИИ. Этот этап был завершен в июле 2021 года.
- Хакатон — предварительный отбор 5 команд для эксперимента по выращиванию в теплицах. Хакатон завершился в ноябре 2021 года.
- Эксперимент по удалённому выращиванию в теплице. Эта часть конкурса началась 1 февраля этого года и продолжается сейчас.
Капитан команды — Павел Дудукин, исполнительный директор Центра развития финансовых технологий Россельхозбанка рассказал о том, как его команда разрабатывала технологии для выращивания салата:
«В первом этапе мы заняли второе место — там не было реального салата, был только симулятор. В него заложены параметры, и ты на вход, условно, составляешь стратегию управления теплицей. Сразу же на выходе мгновенно получаешь результат: сколько издержек получишь и какая будет у салата прибыль. По алгоритму наша команда заняла первое место, была ещё вторая часть, которая весила 40% — питч-сессия. Мы по итогам первого этапа и питч-сессии заняли второе место.
Дальше организаторы сказали, вот вы научились управлять теплицей и вот вам реальный салат. В этот тур прошло 5 групп из 20, участвовали довольно сильные команды. Саженцы высадили в феврале и смысл был в том, чтобы написать алгоритм управления теплицей».
Вот другие команды, с которыми конкурирует российская команда digital_cucumber:
- Команда CVA (Crop Vision and Automation) из Южной Кореи. Участники CVA представляют Университет науки и технологий Gyenggi, Институт развития человеческих ресурсов в сельском хозяйстве Croft, компании Motion2AI и Universal.
- Другая команда из Кореи — MondayLettuce, представляющая Кангвонский национальный университет, Пусанский национальный университет и компанию ioCrops.
- Команда VeggieMight: в ней собрались участники из Вагенингенского университета и компаний Quantum, HortiPolaris, Horticompass Agri-tech Consultancy и Robolect B.V
- Команда Koala выиграла номинацию Wild Card во время летнего онлайн-соревнования: конкурсанты разработали оптимизированный климат-контроль, а также алгоритмы компьютерного зрения для автоматической диагностики салата.
Победителем станет та команда, которая сможет добиться максимальных показателей урожая при минимальных затратах.
Спикеры подкаста также рассказали о том, что если кому-то нужна помощь организаторов (например, получить доступ к алгоритмам теплицы, чтобы что-то исправить), то за это снимают итоговые очки. Сейчас участники наблюдают за алгоритмом и за тем, как ИИ выращивает салат в режиме реального времени.
Алгоритм строится на моделировании стратегии управления. С помощью этой модели алгоритм уже сам учится выбирать оптимальное решение для выращивания салата.
Про погодные условия и помощь агрономов
При создании алгоритмов необходимо учитывать погодные условия: например, создав систему зимой, необходимо настроить ИИ так, чтобы он смог контролировать силу солнечного освещения летом, чтобы салат не выгорел и не потерял свои вкусовые качества. В идеале построенная модель должна предугадывать погодные изменения и сама следить за тем, чтобы выращенный салат не испортился.
Алексей Гончаров, заведующий лаборатории анализа больших данных и разработки рекомендательных систем МФТИ, в подкасте поделился, что разработка технологий для сельского хозяйства — довольно интересная, но сложная сфера. Гости выпуска также рассказали, что для получения наилучшего результата в конкурсе они постоянно консультировалась с опытными специалистами из Тимирязевского аграрного университета.
Давыдов Ахтям, управляющий директор Центра развитий финансовых технологий (ЦРФТ) Россельхозбанка, объяснил, что у российского аграрного сектора достаточно большой научный опыт, но у зарубежных коллег уже есть опыт коммерциализации своих цифровых решений для сельского хозяйства.
По словам Евгения Егорова, исследователя лаборатории анализа больших данных и разработки рекомендательных систем МФТИ, с точки зрения машинного обучения анализа данных большая часть задач не такие сложные, но в каждой задаче есть своя бизнес-специфика. Например, салат должен получать определенное освещение на 1 кв. м, и это нужно вносить в параметры в работу алгоритма. Советы экспертов из Тимирязевского аграрного университета помогли сделать алгоритм эффективным.
Больше о сложностях в выращивании цифрового салата и применении искусственного интеллекта в аграрном секторе вы можете узнать из нашего подкаста. Послушать его вы можете здесь.
На сайте конкурса вы можете посмотреть, как проходит выращивание салата и болеть за нашу команду с классным названием digital_cucumber!
Не забудьте поделиться своими впечатлениями и мыслями в комментариях!