Тамагочи на ферме

Межвузовская команда ученых НОЦ “Инженерия будущего” из Самарской области предлагает внедрить в сельском хозяйстве комплекс инноваций.

Фото: iStock

Речь идет о проекте по созданию цифровых двойников биологических объектов и внедрению технологии мультиагентного “роевого” искусственного интеллекта – грубо говоря, когда эти двойники начинают взаимодействовать друг с другом и самоорганизуются как пчелы в улье: “договариваются” о распределении ресурсов или проведении работ. Также проект “Умное агро” предполагает создание цифрового сервиса по анализу засорения сельскохозяйственных угодий и вегетации растений, программно-аппаратного комплекса для транспортно-технологических роботов.

– В результате у фермеров, садоводов и экологов должен появиться своеобразный “умный тамагочи”, подсказывающий оптимальные методы возделывания агрокультур и время для их применения. Предлагаемый к созданию сервис будет давать подсказки фермерам и холдингам, а в перспективе управлять техникой напрямую. Данные для работы предлагается получать за счет обработки и загрузки накопленных знаний аграрных университетов и использования умных сенсоров: гиперспектрометров, радиолокаторов и метеостанций, – объяснили корреспонденту “РГ” в АНО “Институт регионального развития”, управляющей компании НОЦ “Инженерия будущего”.

Для старта проекта в масштабах Самарской области, по подсчетам разработчиков, требуется около 15 миллионов рублей. Команда ученых НОЦ защитила его на региональном этапе форума “Сильные идеи для нового времени” Агентства стратегических инициатив и Фонда Росконгресс. Не исключено, что авторы “Умного агро” поедут с проектом на заключительный этап форума, который пройдет в Сочи в начале ноября, – на нем будет представлено сто сильнейших идей и проектов со всей страны.

Теперь в самарском областном минсельхозе рассмотрят возможность бюджетной финансовой поддержки фермеров, которые будут внедрять инновационные технологии в сельском хозяйстве на территории региона. Минсельхоз области сейчас финансово поддерживает закупки высокоточных систем земледелия, используемых аграриями. Но в перечне субсидируемых закупок фигурирует только уже существующее оборудование, часто иностранных производителей. Для старта проекта “Умное агро” необходимо нормативно закрепить пункт о субсидировании закупок оборудования и программного обеспечения, разрабатываемого в рамках научно-технологических проектов университетов и предприятий Самарской области.

Также такой опыт цифровизации сельского хозяйства создал для региона реальные предпосылки включения в пилотный проект по созданию национальной платформы “Цифровое сельское хозяйство”.

Для масштабирования проекта “Умное агро” в Самарской области требуется 15 миллионов рублей

Инициаторы проекта “Умное агро” прогнозируют, что после массового внедрения “умного растениеводства” выбросы углекислого газа в сельском хозяйстве могут сократиться на 80 процентов от нынешнего уровня. Также инновации позволят сократить текущие и инвестиционные расходы на 30 процентов.

Производство продовольствия, напротив, вырастет на 58 процентов, а производительность труда – на 70 процентов.

Отметим, в Самаре уже накоплен достаточный положительный опыт внедрения в сельское хозяйство искусственного интеллекта. Ученые Самарского политехнического университета разработали интеллектуальную систему для сельского хозяйства – “Умное поле” помогает фермерам принимать решения.

Искусственный интеллект помогает вести мониторинг роста и развития растений

Прототип этой системы политеховцы начали разрабатывать еще три года назад с коллегами из Самарского научно-исследовательского института сельского хозяйства имени Н.М. Тулайкова. Уже есть результаты этой работы, которые внедряются в селе Орловка Самарской области и еще в трех хозяйствах в других регионах. Разработками самарских ученых также заинтересовался тайваньский агроуниверситет National Pingtung University of Science and Technology (NPUST) – один из крупнейших вузов Юго-Восточной Азии.

Система анализирует поле и его историю, 3D-рельефы, кадастровые данные и на этой основе вырабатывает рекомендации. С помощью такого помощника фермеры могут более эффективно использовать ресурсы каждого хозяйства в условиях изменяющейся погоды, неожиданных и неприятных поломок и во многих других ситуациях. Система изначально была предназначена для фермеров, выращивающих пшеницу, но потом ученые научились адаптировать ее для аграриев, которые сажают рис и другие культуры.

360 миллиардов рублей составил в 2019 году объем российского рынка информационно-компьютерных технологий в сельском хозяйстве

По словам руководителя этого вузовского проекта Петра Скобелева, искусственный интеллект помогает вести мониторинг роста и развития растений, с помощью спутников и дронов выявляет проблемные зоны, точно распределяет необходимые ресурсы, в том числе технику, удобрения и пестициды, пересчитывает экономику хозяйства по каждому событию и формирует отчеты для менеджеров и собственника. Программный комплекс способен давать советы по посевам и прогнозы по урожайности.

– Сейчас мы работаем над созданием киберфизической системы управления развитием растений для точного земледелия, чтобы перейти к дифференциальному внесению удобрений и средств защиты растений, – добавил ученый.

В то же время в другом региональном вузе – Самарском университете – ученые разработали программный комплекс “Электронный агроном”, который способен давать не только советы по посевам, но и прогнозы по урожайности и севообороту в зависимости от погодных условий, почвы, характеристик поля и других параметров. Компьютерная программа с помощью геоинформационных технологий точного земледелия и на основе данных дистанционного зондирования Земли – снимков из космоса – может одновременно анализировать от ста до миллиона гектаров посевов по снимкам.

Как рассказал один из разработчиков системы, доцент кафедры геоинформатики и информационной безопасности Самарского государственного университета Андрей Чернов, благодаря программному комплексу самарские агрономы и сотрудники минсельхоза уже имеют полную актуальную картину посевов. Более того, ученые добавили в систему такую опцию, как прогнозирование урожайности и на планирование севооборота.

Источник