Какие IT-решения используют аграрии для защиты почт от вредителей и болезней
Краснодарский край занимает четвертое место по инновационности в АПК, в котором наиболее востребованы технологии для раннего выявления рисков. Для защиты растений от болезней и вредителей аграрии используют системы ИИ-аналитики, а также тестируют новый подход внесения минеральных удобрений. При этом отрасль сталкивается со сложностями, среди которых разрозненность данных и нестабильность связи. Решать проблемы следует поэтапно, говорят IT-специалисты.
В отрасль пришли решения
В феврале этого года фонд «Сколково» и Россельхозбанк представили рейтинг инновационности регионов России в АПК, в котором Краснодарский край занял четвертое место. «Роботизация и цифровизация в российском АПК — это не дань моде, а вынужденная необходимость. Дефицит кадров на селе, рост цен на средства защиты растений, потребность в экологизации производства — все это подталкивает аграриев искать новые решения»,— прокомментировал заместитель директора Новороссийского филиала ФГБУ «ЦОК АПК» Валерий Немченко.
Руководителя направления «Искусственный интеллект» IT-холдинга T1 Сергей Карпович говорит, что в АПК наиболее востребованы технологии для раннего выявления рисков. «Чаще всего применяются системы на базе спутникового мониторинга, данных с беспилотников, метеостанций, датчиков в полях и алгоритмов компьютерного зрения. Они позволяют автоматизировать оценку состояния сельхозземель и урожайности, контролировать распространение сорняков, раньше выявлять признаки болезней и вредителей, а также отслеживать риски для почвы, включая эрозию и засоление»,— рассказывает эксперт. В качестве отдельного направления он выделяет предиктивную аналитику. Такие системы помогают спрогнозировать, где риск может появиться в ближайшее время.
В агрохолдинге «Степь» с 2021 года внедряют цифровые двойники хозяйств, которые повышают точность производственных процессов и помогают выстраивать оптимальную структуру севооборота. Генеральный директор агрохолдинга Андрей Недужко говорит, что планировать чередование сельскохозяйственных культур с учетом агрономических и климатических характеристик компании помогают аналитические системы с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Кроме того, агрохолдинг протестировал системы дифференцированного внесения в почву минеральных удобрений. «Новый подход учитывает обширные данные почвенной диагностики и большой массив спутниковых снимков за многие годы. В результате точно определены типы почв и их потенциал, а минеральное питание распределено в зависимости от реальной необходимости каждой зоны. Так, помимо роста урожайности и снижения затрат, минимизировано избыточное внесение удобрений, что важно с точки зрения устойчивого землепользования и снижения производственных расходов»,— рассказывает господин Недужко. В своих садах агрохолдинг также внедряет умную систему использования удобрений и средств защиты растений. Она позволяет определять участки, требующие обработки, а также рассчитывать расход действующего вещества.
Для агросектора цифровизация все чаще становится путем к оптимизации расходов
АНО «Академия развития субтропического сельского хозяйства» (АРССХ) использует в тепличных хозяйствах собственную экосистему ИИ-аналитики. Как отмечает руководитель лаборатории автоматизированных систем АРССХ и генеральный директор группы компаний «Лаборатория кода» Денис Лопатин, платформа объединяет три класса источников данных. Первый — автономный робот фитомониторинга с ИИ. Это мобильная платформа с мультиспектральными камерами и сенсорами почвы, которая самостоятельно объезжает теплицы по заданному маршруту и на ранних стадиях находит болезни вредителей и отклонения в субстрате. Второй класс — IP-камеры высокого разрешения, которые установлены над растениями. Они работают круглосуточно, передавая изображения на сервер ИИ каждые 15 минут. Это позволяет отслеживать динамику развития патологий на растениях. Третий класс — камеры мобильных телефонов сотрудников. «Персонал теплиц (агрономы, техники, сборщики) при обходе делает произвольные снимки подозрительных растений через корпоративное мобильное приложение. Изображения автоматически загружаются в систему ИИ для дообучения и оперативного подтверждения диагноза»,— рассказывает господин Лопатин.
Проблемы за технологиями
Для агросектора цифровизация все чаще становится путем к оптимизации расходов. Однако внедрение технологий требует инвестиций, которые в условиях сложной конъюнктуры рынка есть не у каждого игрока. «Сегодня только крупные устойчивые компании, имеющие финансовое плечо и диверсифицированную модель бизнеса, могут инвестировать в цифровые технологии и амбициозные проекты с долгосрочной окупаемостью»,— говорит Андрей Недужко. Он добавляет, что темпы цифровизации АПК сдерживает дефицит квалифицированных кадров, готовых работать с новыми инструментами.
По мнению Сергея Карповича, главные проблемы при использовании цифровых технологий в АПК — качество и разрозненность данных. Дело в том, что информацию в отрасли часто собирают из разных источников (техника, метеостанции, спутники, полевые журналы, ERP-системы, отчеты агрономов). Если она накапливается несистемно, то ИИ-модели дают менее точные рекомендации.
Эксперт также указывает на сложность, связанную с инфраструктурой. В условиях полевых работ связь не всегда стабильна, поэтому решения должны собирать и обрабатывать данные без подключения к интернету, а при его появлении — синхронизировать их с облаком.
Еще одна проблема — доверие к алгоритмам: «Для агронома важно понимать, почему система дала тот или иной прогноз. Поэтому ключевое значение имеет понятное объяснение: какие факторы повлияли на вывод, насколько высок риск и что система предлагает сделать дальше».
Денис Лопатин обращает внимание на проблему плохого качества снимков, сделанных на мобильные телефоны: при анализе размытых или засвеченных кадров ИИ допускает ошибки. Решение — модуль предварительной проверки, встроенный в мобильное приложение для съемки. Так система будет пропускать фотографии только при условии достаточной резкости и правильной экспозиции.
По наблюдениям спикера, робот, стационарные камеры и телефоны могут фиксировать у одного растения симптомы разных болезней. Решением проблемы является создание централизованной системы голосования и введение правила, согласно которому при расхождении приоритет будет отдан стационарной камере как наиболее надежному источнику информации.
Денис Лопатин считает, что решить проблемы получится только благодаря созданию инжинирингового центра, который объединит селекцию, агрономию и IT-разработку. «Он станет постоянной площадкой для сбора данных, настройки сенсоров и адаптации ИИ под условия наших теплиц, а также будет унифицировать протоколы съемки для мобильных телефонов, калибровать стационарные камеры и валидировать гибридные решения, когда один и тот же диагноз подтверждается тремя типами устройств. Без инжинирингового центра разнородность источников данных останется нерешенной проблемой»,— говорит эксперт.
По мнению Сергея Карповича, решать проблемы следует поэтапно. «Эффективнее выбрать несколько пилотных участков, собрать качественные данные, оценить экономический эффект и только потом запустить масштабирование системы. Для АПК важно тесное взаимодействие IT-специалистов, агрономов и представителей бизнеса: технология должна быть встроена в производственный процесс, а не существовать отдельно от него»,— отмечает спикер.
Андрей Куценко