Искусственный интеллект в сельском хозяйстве: для чего это нужно и сможет ли он заменить фермера

У искусственного интеллекта в российском АПК большие перспективы: его всячески поддерживают как бизнес, так и государство. Евгений Левченко, data scientist и математик Syncretis, рассказал ComNews о том, как применяется искусственный интеллект в АПК. Зачем нужен ИИ в АПК? Не секрет, что сельское хозяйство во многих странах - не самая высокомаржинальная сфера деятельности, поэтому любая возможность сэкономить ресурсы и увеличить прибыльность агропромышленного предприятия - важная часть для выживания и увеличения его маржинальности. Агропромышленные комплексы стремятся повысить урожайность и снизить затраты на содержаний угодий, и технологии искусственного интеллекта помогают успешно справляться с этой задачей. В первую очередь, в системах точного земледелия: это современный и технологичный подход к ведению сельскохозяйственного производства. Он помогает сэкономить на ресурсах и не применять избыточные ресурсы там, где применять их не нужно. Спектр задач для ИИ в сельском хозяйстве широкий, и многие из них решаются уже сегодня. Дифференцированное внесение удобрений и дифференцированный посев Поле, как правило, неоднородно и состоит из участков с разными характеристиками почвы: в ней разное соотношение глины, песка и разный гранулометрический состав, разное количество фосфора, азота, калия, гумуса, разный ph почвы. В традиционном подходе, когда поле рассматривается равномерным единым пространством, его обработка происходит равномерно. Но почва - это "живой" организм, и она не везде одинакова: где-то может быть больше азота или фосфора, где-то пахотный слой истощен и обрабатывать его нужно совсем иначе. Неоднородность поля нужно принимать во внимание при посевах, обработке, сборе урожая. По снимкам с БПЛА или спутников можно рассчитать индекс NDVI (нормализованный вегетационный индекс): он показывает, в каком состоянии находятся растения на разных участках поля и на его основе разрабатывают карты дифференциальной обработки полей. Прогнозирование урожая Предприятия всегда хотят знать, сколько урожая они соберут - не только в период сбора урожая, а на протяжении всего сельскохозяйственного сезона - чтобы скорректировать планы, если что-то пойдет не так. Для этого нужны хорошие исторические данные, на основе которых можно построить карту урожайности (с учетом рельефа поля, географии и других характеристик), чтобы опираться на них при планировании посева. Выявление проблемных мест С проблемой засухи и затоплений сталкиваются многие регионы. Большие площади сложно и дорого объезжать, поэтому на помощь приходит ИИ: информация со спутниковых снимков и беспилотников позволяет своевременно обнаружить проблему, оперативно среагировать и принять меры, чтобы минимизировать ущерб. Обнаружение болезней и вредителей ИИ позволяет обнаружить заболевание на ранней стадии или распознать вредителей, пока они не распространились по полю, сохранить урожай и даже спрогнозировать появление болезней и вредителей на поле. В качестве базы используются либо метеоданные - они позволяют узнать, что вредители могут появиться, либо информация с датчиков, камер, дронов с высоким разрешением - для обнаружения вредителей. Государственный мониторинг У государства есть свои запросы к искусственному интеллекту: например, спутниковые снимки помогают определить, где есть вырубки лесов, найти используемую или неиспользуемую землю, определить, в каком состоянии находится земля и что на нем растет. При помощи анализа спутниковых снимков можно понять, ведется ли деятельность на каких-то конкретных угодьях: иногда бывает так, что земля с/х назначения по факту оказывается свалкой. ИИ в российском АПК В России уровень проникновения информационных технологий в отрасль сельского хозяйства - только 5-10%, но при этом есть огромный потенциал для развития. В нашей стране есть отличная школа агрокультурных и сельско-хозяйственных наук, имеющая массивные исторические корни и огромные земельные ресурсы, которые необходимо правильно возделывать. Внедрение и использование информационных технологий и умного земледелия определенно даст очень хорошие плоды, но на этом пути существует ряд сложностей. Например, производство техники: сегодня производственная база очень невелика, поэтому уход иностранных компаний может повлечь за собой определенные сложности. Одна из проблем - разрозненное хранение информации: когда многолетний опыт и знания хранятся в голове одного человека, становится актуальным вопрос сохранения этой информации. Важные данные о земельных ресурсах, состоянии почв и т.д. необходимо бережно сохранять в цифровой базе, в противном случае ее приходится восстанавливать заново. И конечно, с земельным ресурсом важно работать тонко, чтобы он не ухудшался в процессе использования, а наоборот улучшался. Сегодня автопилоты и автономное управление техникой используются в крупных предприятиях и агрохолдингах, а мониторинг спутниковых снимков ведется даже в малых предприятиях. Заменит ли ИИ человека? Сегодня не существует никаких технологий, которые позволяют доверить искусственному интеллекту сформулировать цель, планировать деятельность и контролировать исполнение. В ближайшем будущем человек никуда не уйдет и из этой системы, потому что способность к целеполаганию - важная ее часть. И большой вопрос - готов ли человек на психологическом уровне отказаться от определенного уровня контроля. Экспертную оценку в обозримом будущем искусственный интеллект заменить не сможет, но труд трансформируется уже сейчас: появляются новые технологии, происходит роботизация, замена тяжелого труда механизмами. Сегодня технологии искусственного интеллекта носят рекомендательный характер, и в обозримом будущем рекомендации будут все более совершенными и точными, но человек в этой сфере будет главным звеном. Ссылка на источник