АПК

Робот-агроном: как космические снимки и искусственный интеллект помогают в борьбе за урожай

4 августа 2021

6 мин

Поделиться в соцсетях

Инновации в полях

Несмотря на пандемию, население Земли растёт и к 2030 году достигнет 8,5 млрд человек, по прогнозам ООН. Чтобы прокормить всех этих людей, к 2050 году производство продуктов питания должно вырасти на 50%, по оценкам Всемирного банка. При этом изменения климата негативно сказываются на урожайности, а найти новые территории для выращивания культурных растений в большинстве стран очень сложно.

Выход — это рост эффективности сельского хозяйства за счёт роботизации и искусственного интеллекта. Роботизированные комбайны призваны сократить человеческий фактор, а ИИ — повысить эффективность землепользования. Алгоритмы могут анализировать большие данные со спутников или аэросъёмки и прогнозировать урожай, отмечать проблемные участки и влияние погоды. По оценкам Всемирного банка, к 2025 году рынок ИИ в сельском хозяйстве превысит 2,6 млрд долларов.

Индустрия аграрных ИТ уже растёт на глазах. К примеру, IBM разработала платформу Watson Decision Platform for Agriculture. Она помогает фермерам обрабатывать данные дистанционного зондирования земли и оперативно получать информацию о вредителях или заболеваниях посевов. Предиктивная аналитика позволяет заранее понимать, что и когда вырастет на поле. А компания Bayer создала цифровую платформу Xarvio, она тоже работает с фотоснимками и идентифицирует сорняки, анализирует развитие растений.

Помимо ИТ- и фармацевтических гигантов, сектор активно развивают технологические стартапы — от испанской Agrobot, научившей роботов собирать клубнику, до голландской Sonoma, где нейронная сеть управляет ирригацией, температурным режимом и удобрением овощей.

> 2,6 млрд $

к 2025 году составит рынок искусственного интеллекта в сельском хозяйстве

Что в России?

У России в XXI веке есть все шансы вернуть себе статус ведущей аграрной державы, но без инноваций этого не достичь. Сбер представил Agro AI — новое решение для предприятий агропромышленного комплекса, разработанное Sber AI совместно со СберАналитикой. Решение состоит из четырёх модулей, каждый из которых призван решать задачи определённого уровня.

AI-оценщик поля — проверка поля перед покупкой

Определяет фактические границы обрабатываемых земель, типы культур, которые засеивались на поле (в базовом пакете 15 культур), проводит оценку урожайности за последние 5 лет. В этом случае покупатель будет понимать, насколько хорошее поле, соблюдался ли севооборот. Такой подход помогает принять взвешенное решение о покупке земли.

AI-агроном — прогноз урожайности и корректировка сельхозработ

Даёт ежемесячный прогноз урожайности (в базовом пакете 9 типов культур), выявляет аномальные отклонения прогнозного значения от фактического в конце сезона и обеспечивает «второе мнение» о необходимости засеять поле другими культурами. Модуль помогает повысить урожайность хозяйства в результате оперативной корректировки сельхозработ и оценить их эффективность.

AI-аналитик — ежемесячный аналитический отчет по регионам РФ

Готовит ежемесячный отчёт о размере площадей, засеянных определённым видом сельскохозяйственных культур, и прогнозе урожайности ряда культур по регионам РФ. Обеспечивает более точное прогнозирование спроса и предложения на сельскохозяйственную продукцию. 

Мониторинг границ поля — определение фактических границ полей

Модуль показывает текущие границы обрабатываемых полей в заданной географической области (например, в субъекте РФ). Участок определённой площади во многих случаях совершенно неоднороден с точки зрения возможностей использования. Часть поля может быть занята сооружениями, лесом, природным или искусственным водоёмом, что часто не отражено в кадастровых документах. В результате возникает необходимость определения реальной полезной площади поля, отличающейся, и иногда значительно, от данных Росреестра. Таким образом, определение фактических границ способствует добавлению в севооборот неиспользованных земель и позволяет предприятиям АПК больше зарабатывать за счёт использования максимальной посевной площади, а также обеспечивает ежегодное обновление информации о фактических площадях для планирования посевов и для сверки с Росреестром. 

Пример визуализации тепловой карты прогноза урожайности

Какие технологии используются?

В основе технологии лежат данные программы «Глобальный мониторинг окружающей среды и безопасности» (GMES/Copernicus). Снимки с космических аппаратов Sentinel-1 и Sentinel-2 Европейского космического агентства с точностью около 10 метров доступны с 2016 года и обновляются раз в 5 дней.

Данные проходят обработку искусственным интеллектом: машинное обучение исключает влияние человеческого фактора и обеспечивает объективность данных.

Далее информация представляется в графическом интерфейсе Agro AI через браузер, либо через API передаётся непосредственно в ИТ-систему заказчика. Детализация зависит от тарифа: можно смотреть информацию по всему региону, отдельным районам или конкретным полям.

В разработке продукта приняли участие подразделение Sber AI и компания экосистемы СберАналитика, а с обработкой космических снимков помогает компания «Геомир». В данный момент Agro AI уже тестируется несколькими крупными агрохолдингами.

Решение подходит для любого участка на территории России — от отдельного поля до целых регионов. Таким образом заказчиком Agro AI являются как крупные клиенты, так и сравнительно небольшие фермерские хозяйства. Исследование территории проходит удалённо и не требует личного присутствия заказчика. Познакомиться с деморежимом Agro AI можно на платформе СберАналитики.

С точностью до 10 метров

раз в 5 дней публикуются снимки с космических спутников

Поделиться в соцсетях

Статья была вам полезна?

Да

Нет