АПК
Цифровизация коров: каковы перспективы внедрения искусственного интеллекта в сельском хозяйстве
Совместно с
ООН прогнозирует увеличение спроса на молоко и мясо в мире и опасается, что последствия пандемии коронавируса не позволят производителям удовлетворить растущие аппетиты людей. Эксперты уверены, что и потребителям, и бизнесу поможет искусственный интеллект.
Мировой АПК сегодня развивается согласно концепции электронного сельского хозяйства, одним из базовых элементов которой являются информационно-коммуникационные технологии. Большие данные, робототехника, системы M2M, интернет вещей, искусственный интеллект, блокчейн и облачные вычисления эффективно используются ведущими мировыми сельхозпроизводителями. Россия идёт этим же путём: крупные и средние производители сельхозпродукции пробуют и внедряют различные современные технологии, а передовые разработчики предлагают рынку новые решения. Каковы экономические ожидания от внедрения искусственного интеллекта в АПК, требуется ли ИИ в решении всех задач, стоящих перед отраслью, что мешает цифровизации российского сельского хозяйства и какие решения сегодня используются отечественными животноводами, обсуждали участники онлайн-дискуссии «Экономическая эффективность искусственного интеллекта в животноводстве», организованной Сбербанком.
«Одной из целей развития ИИ в России в соответствии с утверждённой указом президента нацстратегией является „достижение устойчивой конкурентоспособности российской экономики“, которое возможно в том числе за счёт внедрения перспективных ИИ-решений в деятельность отдельных предприятий.
Мы видим, что искусственный интеллект в сельском хозяйстве перестаёт быть неопределённым будущим и становится нашим настоящим, свидетельством чему является ежегодно увеличивающееся количество компаний, пилотирующих внедрение технологий. ИИ в сельском хозяйстве — это не только программное обеспечение, позволяющее по снимкам прогнозировать урожайность на полях или по видеоизображениям осуществлять мониторинг состояния скота на фермах, но и робототехнические комплексы, способные существенно снизить нагрузку на фермеров и освободить их от рутинных операций.
Однако, несмотря на растущее количество примеров внедрения технологий в компаниях АПК, в отрасли остаётся ряд сложностей, требующих совместной работы бизнеса и правительства. К ним относятся стимулирование спроса на технологии ИИ, высокая стоимость внедрения отдельных решений, недостаток отечественных ИИ-продуктов и решений, риски внедрения и прочее. Задача данного круглого стола — подсветить эти проблемные места и совместно выработать конкретные шаги для того, чтобы производители АПК могли не только выбрать из широкого спектра отечественных ИИ-решений, но и быть уверенными, что данные решения являются передовыми и конкурентоспособными, в том числе и на мировом рынке».
Больше молока
Для того чтобы удовлетворить растущий спрос на молоко, необходимо увеличивать его производство в среднем на 2% в год, подсчитали в Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО) в прошлом году. Однако уже в 2020 году этот план не будет выполнен. Из-за пандемии COVID-19 и вызванных ею изменений в работе рынков, а также из-за засухи в ключевых мировых сельскохозяйственных регионах производство молока вырастет лишь на 0,8%. Прогнозы развития ситуации на рынке мяса ещё менее оптимистичны: эксперты ФАО говорят о снижении на 1,7% объёмов его производства. Выход из кризиса будет сложным, и этому поспособствуют не только специфические особенности отрасли молочного и мясного животноводства, но и элементарная нехватка рабочих рук. По прогнозам ФАО, численность занятых в сельском хозяйстве уже в ближайшей перспективе уменьшится более чем на треть.
На первый взгляд, на этом фоне российское животноводство выглядит довольно успешным. По данным Росстата и отраслевых аналитических агентств, производство молока в стране в январе — мае 2020 года выросло на 4%, мяса — на 9,4% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Прогнозы на год также позитивны: отраслевые эксперты уверены, что дефицит молока и мяса российским потребителям в ближайшие годы не грозит. Однако есть и настораживающий фактор — снижение поголовья скота. Росстат подсчитал, что в первом квартале 2020 года поголовье КРС в России снизилось на 2,2% по сравнению с аналогичным периодом 2019 года, свиней — на 4,5%, коз и овец — на 2,4%. Таким образом, для того чтобы обеспечить необходимый рост производства молока и мяса, предпринимателям необходимо повышать эффективность своего бизнеса.
На 4%
выросло производство молока в стране с января по май 2020 года, мяса — на 9,4%
Алгоритмов пока достаточно
Сегодня самым мощным двигателем, который помог бы преобразовать сельскохозяйственный бизнес и достичь продовольственной безопасности во всём мире, являются инновации. Как ранее заявлял заместитель регионального представителя ФАО по Европе и Центральной Азии Набил Ганджи, «сельскохозяйственные инновации — это процесс, в рамках которого отдельные лица или организации впервые используют новые или существующие продукты, процессы или способы организации в конкретном контексте в целях повышения эффективности, конкурентоспособности, устойчивости к потрясениям или экологической устойчивости. Тем самым инновации вносят вклад в продовольственную безопасность и питание, экономическое развитие или устойчивое управление природными ресурсами».
В России процесс технологизации животноводства идёт не так активно, как мог бы. Если, например, в Европе роботизировано до 50% молочных ферм, то в нашей стране — не более 0,5%. Одним из сдерживающих факторов является отсутствие идеального решения, которое устроило бы и заказчиков — сельхозпроизводителей, и разработчиков — IT-компании. Зачастую камень преткновения — излишняя сложность и продвинутость технологий, которые предлагают авторы цифровых платформ. «Мы практически в еженедельном формате общаемся с разработчиками и новыми стартапами, предлагающими либо очередную платформу, либо маркетплейс, которые сделают революцию на рынке, но это в основном очень локальные и сфокусированные решения, которые не могут создать стоимость по всей цепочке, а это, в свою очередь, уже не устраивает заказчиков, — говорит партнёр Strategy Partners Андрей Заутер. — Сначала нужно определить, какие технологии дают экономический эффект и как они сочетаются с уже существующими модулями. По сути дела, это такой своеобразный конструктор, где результат будет зависеть от изначально поставленной задачи и правильной архитектуры, так как большинство задач в животноводстве на сегодняшний момент достаточно эффективно уже решаются и без применения искусственного интеллекта, и его внедрение должно создавать осязаемый экономический эффект».
До 50%
молочных ферм в Европе роботизировано
В числе таких решений Андрей Заутер называет платформы, оптимизирующие процессы управления данными и помогающие сельхозпроизводителям подбирать рацион и схему питания животных, контролировать их передвижение, проводить мониторинг их состояния здоровья и предотвращать эпидемии, а также довольно широко используемые системы роботизированного доения.
«Мы видим применение ИИ как в растениеводстве, так и в животноводстве, где актуальны такие технологии, как анализ паттерна людей и анализ паттерна животных. Анализ паттерна животных позволяет превентивно реагировать на проблемы со здоровьем, отслеживать рацион и порядок лечения.
Если говорить об анализе паттерна сотрудника, то тут мы можем посредством видеонаблюдения понять, насколько он корректно выполняет задания согласно техрегламенту на производстве.
Больше всего, конечно, технологических наработок на молочно-товарных фермах (МТФ), сейчас есть и роботы добровольного доения с ИИ, и цифровые клоны, которые позволяют собирать данные со всех систем на МТФ и прогнозировать любые ситуации».
Выгодные роботы
В последние 5—7 лет мы видим тенденцию к внедрению роботизации на производствах. Одним из таких примеров является компания «Антей Агро». В активе предприятия 420 голов дойного стада, компания с 2016 года использует технологию современного роботизированного содержания и доения коров, а также роботизированное оборудование компании Lely (Нидерланды). В результате суточные надои увеличились с 22 до 39 литров на голову, а чистая прибыль компании по итогам 2019 года превысила 18 млн рублей. «Оперативный контроль очень хороший, в любой момент можно понять, что происходит, перепроверить любые решения, принятые в разрезе времени. Любую проблему видно на стадии зарождения, что даёт возможность работать на опережение. Это неоценимая помощь зоотехникам, ветеринарным врачам в контроле за протокольной деятельностью. Кроме того, минимизируются риски по учёту контроля действий персонала, так как программа просто не даёт возможности пропустить действия из технологической цепочки. На основе данных с роботов-датчиков программе управления легко строить глубокую BI-аналитику, разрабатывать информационные отчёты, ставить оперативный плановый контроль в разрезе показателей и финансов, исключая человеческий фактор», — перечисляет плюсы используемой технологии Алексей Гридин, генеральный директор ООО «Антей Агро».
Цель любой роботизации — сделать предприятие прозрачнее, увеличить количество и качество получаемого молока, уверен сооснователь и технический директор Dbrain Алексей Хахунов. По его оценкам, роботизация в среднем увеличивает надои по предприятию на 10—20%, а также способствует росту продолжительности жизни животных из-за того, что «умные» системы выявляют признаки заболеваний на самых ранних стадиях. Любое увеличение надоев сразу же даёт положительную динамику по доходам, согласен Алексей Гридин.
10—20%
средний рост надоев вследствие роботизации предприятия
Несмотря на все преимущества высоких технологий, отечественные предприятия внедряют их неохотно. Главные препятствия — слишком высокая стоимость проектов и недостаток квалифицированного персонала. «Если говорить о средней стоимости роботизированного предприятия полного цикла, схожего с „Антей Агро“, то в среднем оборудование одного высокотехнологичного места для содержания животного обходится на 200—300 тысяч рублей дороже, чем на обычном скотном дворе», — отмечает Алексей Гридин. Кроме того, значительных затрат требует обслуживание и ремонт импортного оборудования. В основном отечественные животноводы используют именно его, так как отечественных роботов, сопоставимых по качеству и надёжности, пока не существует. «Роботы „вылетают“ после двух-трёх лет, начинаются очень серьёзные поломки. Деталь на замену может стоить 100—150 тысяч рублей», — рассказывает Алексей Гридин. Массовая реализация подобных проектов сегодня невозможна без государственной помощи, и помощь эта должна быть серьёзной, резюмирует генеральный директор компании «Союзмолоко» Артём Белов.
«Основной проблемой технологий является их дороговизна, порой экономический эффект от внедрения не так очевиден. Именно поэтому так важна поддержка государства в части субсидирования. Мы внесли законодательные инициативы для включения дополнительных кодов по ИИ в госпрограмму 1528, чтобы клиенты могли получать кредиты на приобретение как техники с ИИ, так и готовых ML-моделей и инструментов для работы data scientists (специалистов по обработке и анализу больших данных) в рамках своей компании.
Но мы уже сейчас понимаем, что многие рынки достигли уровня самообеспеченности, а это означает ужесточение конкуренции. У сельхозпредприятий есть сейчас два варианта действий. Первый — это уходить в вертикально интегрированный холдинг, что позволит сократить себестоимость продукции. Второй — это сделать бизнес-процессы прозрачными, чтобы увидеть, где возможна оптимизация и какие этапы можно автоматизировать».
Люди нужны
Однако ключ к успеху инновационных проектов в молочном животноводстве — это квалифицированный персонал. Именно от опыта, знаний и умений людей зависит «потолок» продуктивности животного, уверен Артём Белов. «Если есть люди, которые могут обеспечить правильный баланс рациона питания, которые могут правильно заниматься подбором скота, селекцией, правильным образом отслеживать историю с болезнями животных, то, конечно, можно перед собой ставить задачу увеличения годового надоя с коровы выше 12 тонн при среднестатистических показателях 7—8 тонн. При таких объёмах уже идут совершенно другие требования к квалификации кадров», — говорит эксперт.
Таких специалистов в России крайне мало. Причина этого в том, что в стране отсутствуют отраслевые школы подготовки кадров для работы с технологическим оборудованием, программным обеспечением и искусственным интеллектом. Между тем неспособность персонала животноводческого предприятия справиться с проблемами, время от времени случающимися с высокотехнологичными разработками, чревата частичной или даже полной потерей стада. «В 2017 году мы столкнулись с критическим сбоем ПО, который чуть не привел к катастрофе. На ферму прибыли новые животные, система подобрала им рацион, началось кормление. И в какой-то момент внешний вид коров стал противоречить показаниям компьютера. Невооружённым глазом было видно, что у животных кетоз, машина же говорила, что всё нормально. На то, чтобы разобраться в проблеме, ушло три недели, к делу подключились и производители оборудования из Голландии. Оказалось, что основной компьютер, центр управления роботом, принял все настройки, а установить их на сами роботизированные установки не смог. В итоге наше стадо спасли квалифицированные ветеринарные врачи», — вспоминает Алексей Гридин.
Роботы — только начало
Внедрение на животноводческом предприятии более сложных технологий управления, основанных на искусственном интеллекте, невозможно без автоматизации и роботизации, пришли к выводу участники онлайн-дискуссии. Самым важным ресурсом для ИИ являются данные, и отечественным сельскохозяйственным предприятиям ещё предстоит научиться их собирать. «Сейчас около 90% всех данных собраны людьми, они записаны на бумажные носители или внесены руками в Excel-таблицы. Подобными данными практически невозможно пользоваться. Роботизация — это способ получить реальные данные по каждому отдельному животному. Мы знаем, сколько эта корова дала молока, мы знаем, когда она пришла доиться, мы знаем, какого качества это было молоко. Мы можем принципиально по-другому вообще работать со всей этой информацией», — говорит Алексей Хахунов.
Один из ведущих российских разработчиков платформ искусственного интеллекта для АПК, компания «Мустанг Технологии Кормления», строит свои решения на основе анализа более чем 200 различных данных, рассказала представитель фирмы Екатерина Коржевина. Это данные, получаемые из различных программ, используемых предприятием: «1С: Бухгалтерия», Ехсel-таблицы, системы управления стадом, многочисленные датчики и счётчики, онлайн-устройства и RFID-метки. Искусственный интеллект учится анализировать эти данные и строить на их основе прогностические модели, своего рода цифровые фермы. Они позволяют моделировать все бизнес-процессы реального предприятия и составлять прогнозы по ключевым показателям, такие системы оповещают о проблемах и предлагают решения. «Если вы задумали что-то поменять и не уверены в результате, на цифровой ферме система покажет, к чему приведут ваши изменения. На виртуальном молочном производстве все риски сведены к минимуму. Это не только экономит время руководителей и специалистов предприятия, но и позволяет повысить эффективность процесса производства молока и перейти на новый уровень управления фермой. А что самое главное, обеспечивает на всех этапах контроль качества молока», — подчёркивает Екатерина Коржевина.
Использование искусственного интеллекта — перспективное направление развития высоких технологий в АПК, согласен Артём Белов. Он отметил, что передовые животноводческие компании уже научились собирать данные, но прогностических моделей для их обработки пока очень немного, и эта ситуация характерна не только для России, но и для ЕС и США.
Решение «из коробки»
Пока большая часть предприятий сегодня использует решения, самостоятельно разработанные внутри компании. Однако существует тенденция смещения спроса в сторону «коробочных» решений, выяснили участники онлайн-дискуссии. Причиной этого является нехватка в сельскохозяйственных компаниях квалифицированных специалистов по data science и в области разработки и внедрения искусственного интеллекта. Кроме того, в ходе дискуссии выяснилось, что сами компании не всегда готовы заниматься самостоятельной разработкой решений на базе ИИ: руководители в массе своей не видят экономической целесообразности во внедрении решения.
Специфика животноводства такова, что для каждого предприятия нужно либо своё, индивидуальное, либо адаптированное «массовое» цифровое решение. Это связано со многими факторами, в том числе с разными климатическими и географическими условиями, в которых функционируют фермы, с количеством поголовья и особенностями конкретных пород скота.
Именно технологии искусственного интеллекта помогают по-новому посмотреть на процесс оптимизации производственного цикла компании и сделать предпринимательскую деятельность более эффективной, резюмирует исполнительный директор управления развития бизнеса по отраслям Сбербанка Татьяна Крейтор.
В любом случае технологии на базе ИИ — это не миф, а реальность. И через несколько лет компании без технологических решений будут сильно проигрывать на и так непростом и очень конкурентном рынке АПК.
Автор: Ольга Вильде / РБК