ENG
Перейти в Дзен
Мнение, Прогнозы, Технологии

Цифровая ферма XXI века: как big data, ИИ и IoT накормят человечество

Лариса Малькова

Лариса Малькова

Управляющий директор практики «Данные и прикладной ИИ» компании Axenix

Благодаря ИИ-решениям ежегодный рост глобального сельского хозяйства к 2035 году может составить 3,4%. Это один из самых высоких показателей среди 16 различных отраслей. Только так в условиях постоянного роста населения и ограниченных сельхозплощадей можно добиваться необходимых урожаев.

На сегодняшний день на планете живут более 7 млрд человек, а к 2050 году население должно достигнуть 9,6 млрд. Если эти прогнозы сбудутся, АПК придется удвоить объемы производства по сравнению с нынешним уровнем. Сделать это возможно за счет комбинирования биотехнологий и средств цифровизации отрасли. Только так в условиях постоянного роста населения и ограниченных сельхозплощадей можно добиваться необходимых урожаев.

Хорошие новости в том, что цифровые технологии сегодня позволяют собирать, обрабатывать и применять огромные массивы критически важных данных по минимальной себестоимости, что делает сельское хозяйство потенциальным центром роста внедрений всего спектра digital-решений, от IoT до ИИ.

К 2020 году объем рынка цифровых сервисов для этой области должен достичь показателя в $4,55 млрд (данные Accenture). Исследование Reports Monitor указывает, что к 2024 году объем реализованных решений с применением ИИ в сельском хозяйстве составит $980 млн ($330 млн на текущий момент).

До недавнего времени цифровые инструменты управления процессами в сельхозиндустрии имели довольно серьезные ограничения в применении, хотя и давали существенный уровень улучшений. Прежде всего мешали разрозненность данных и невозможность реализации необходимого уровня оперативности их обработки. Потенциал внедрения цифровых решений в хозяйствах по всему миру огромен: даже в относительно благополучных в этом смысле США всего 20% сельскохозяйственных площадей управляется с использованием digital-инструментов. По данным UK Made Smarter Review, в Великобритании дополнительный прирост эффективности производства продуктов питания в результате влияния цифровых технологий в последующие 10 лет может составить 56 млрд фунтов.

Предпосылки и показания

В конце 2017 года эксперты Accenture прогнозировали, что благодаря ИИ-решениям ежегодный рост глобального сельского хозяйства к 2035 году может составить 3,4%. Это один из самых высоких показателей среди 16 различных отраслей. Все настолько серьезно, что в 2018 году ЕС принял Кодекс обращения с сельхозданными для регулирования процедур обмена этой информацией между производителями аппаратного и программного обеспечения и фермерскими хозяйствами (2018 EU Code of Conduct on Agricultural Data Sharing). Это было сделано для гарантий защищенности данных, критически важных для бизнеса агрофирм.

Одна из первоочередных задач для digital-отрасли сельского хозяйства сегодня — сокращение потерь урожая, которые сегодня оцениваются в более 1 млн тонн в год. Это происходит в результате нарушений технологий выращивания, сбора, хранения и перевозки, а также из-за порчи готового продукта на объектах ритейла и дома у конечного покупателя. Более 90% потерь урожая на этапе до уборки вызваны плохой погодой. Это потери, которые можно предотвратить через использование инструментов точного прогнозирования динамики изменения климатических условий, активности вредителей и эпидемий болезней растений.

Возможности современных умных датчиков, машинного обучения и других решений в сельском хозяйстве позволяют целиком переосмыслить существующий производственный цикл «от грядки до тарелки», существенно снизив необязательные потери на пути его реализации.

Исследование Accenture для Индии показывает, что цифровой потенциал в существующей системе производства продуктов питания по направлениям цифровизации хозяйств (digital farming) и обеспечения их постоянной подключенности (connected farm) могут помочь 70 млн фермерских хозяйств к 2020 году заработать дополнительные $9 млрд (напрямую или за счет сокращения потерь и сокращения издержек).

Страна для изучения возможностей выбрана неслучайно: сельскохозяйственный рай, каким видится Индия из стран с рискованным земледелием, не до конца реализует свой потенциал как раз по причине digital-отсталости. Большинство фермеров предпочитают полагаться на традиционные подходы и опыт, а не на ИИ и аналитику данных. Между тем ИИ-алгоритмы и компьютерное моделирование сельскохозяйственного цикла могут сегодня существенно оптимизировать конечные результаты деятельности большинства хозяйств в стране, повысив объемы выращенного, собранного и сохраненного урожая до максимально возможных показателей с учетом исходных параметров.

Как это делается

Для решения этих задач на самом начальном уровне хватило бы репозитория централизованных данных, который позволяет осуществлять мониторинг текущей ситуации с климатическими условиями, отслеживать динамику роста посевов и определять общую эффективность процесса выращивания культур. Это лишь вершина айсберга возможностей digital в этой области. Так, в Танзании ИИ-алгоритм на базе открытых данных Google по заболеваниям растений помогает распознавать эпидемии на ранних стадиях с 98% точности, после чего специальные роботизированные механизмы зачищают зараженные участки поля — удаляют выявленные сорняки или избавляются от вредителей.

Следующий важнейший момент для фермеров: вывод урожая на рынок, где ключевые роли играют два процесса — определение качества продукта и ценообразование. Оценка урожая должна осуществляться согласно принятым стандартам через автоматический и беспристрастный анализ продукции, когда алгоритмы расчета рыночной динамики на базе анализа данных от всех участников выводят справедливую цену для продукции каждого хозяйства. Такие решения должны учитывать ценовые колебания и динамику изменения качества продукции за несколько предыдущих лет, предсказывать развитие рынка на ближайшие 2-3 года и оказывать на рынок стабилизирующее воздействие, играя роль беспристрастного арбитра.

Следующее направление прикладного применения ИИ — оценка уровня влажности почвы применительно к стандартам для разных культур с отправкой уведомлений о необходимости полива в определенные сроки. Задача реализуется за счет датчиков, аналитики исторических данных и информации со спутников, которая «прогоняется» через специальные алгоритмы. В свете истощения почв как глобальной проблемы, умение извлекать максимум из имеющегося ресурса на максимально долгом временном промежутке является одним из критических навыков современного хозяйства.

United we stand: реальные результаты

Как же действовать? Здесь свою роль в «умной» парадигме управления сельским хозяйством должен играть компетентный посредник между агрофирмами и фермерами — агент, который одинаково хорошо разбирается в технологиях, рынке и в специфике конкретного вида сельского хозяйственного производства, чтобы обеспечить фермерам качественную поддержку на каждом этапе совместной работы по выращиванию урожая. При этом необходимо обеспечить связность трех ключевых игроков: фермера, агента и агрофирмы. Но как это сделать? Необходимо сквозное ИТ-решение — платформа по управлению производственным циклом хозяйства.

Какие задачи должно выполняет решение? Прежде всего это интеграция и обработка данных из различных источников, имеющих отношение к процессу, включая динамику текущего спроса на рынке (CRM-система агрофирмы), климатические данные по региону. Далее — сверка с историческими данными агентов, планами фермера на сезон и характеристиками конкретного хозяйства. Все это должно сводиться воедино и обрабатываться в облаке средствами аналитики данных, после чего решение генерирует рекомендации на основе заданного свода правил.

Решение должно задействовать пользовательское приложение для того, чтобы выдать агенту заключения по итогам обработки полученной информации. В итоге каждое хозяйство получает индивидуализированный, а самое главное, максимально точный план действий на конкретный временной отрезок по любым заданным параметрам от типа используемого удобрения и пестицида до графика поливов и времени начала сбора урожая.

Например, Accenture реализовала ИИ-пилот для агрофирмы с оборотом в $600 млн в год. За 6 месяцев в проекте приняли участие 2000 фермеров по 30 различным сельхозкультурам. В конце пилота агрофирма смогла повысить продажи продукции этих фермеров на 56% в годовом сопоставлении: на каждого фермера пришлось в среднем 15% роста производительности их хозяйств с максимальным ростом для некоторых культур в 30%.

Вечная задача

Умное культивирование земли без помощи средств, превосходящих ограниченные возможности отдельных людей и человеческого разума в целом, — это больше не выбор, а реальная необходимость в очень многих регионах Земли, в перспективе — на каждом ее участке.

Перспектива digital в глобальном сельском хозяйстве проходит по вектору ИИ: растущее проникновение сельхоз-роботов, мониторинговых продуктов, дронов и других решений так или иначе завязано на аналитике данных. В этом направлении сегодня работают такие компании, как IBM, Intel, Microsoft, SAP, Agribotix, Vision Robotics, CropX и десятки менее известных, но не менее серьезных игроков.

Создаваемая на основе ИИ-решений парадигма Precision Farming (высокоточное сельское хозяйство) и созданные в ее рамках продукты занимали 35,6% мирового объема цифровых решений в сельском хозяйстве по итогам 2018 года. Уже в ближайшие годы регионом-чемпионом по темпам роста в этой области станет Европа. Она отстает сегодня от Северной Америки: 24,7% мирового рынка цифровых решений в агропроме против 45,5% соответственно. В России цифровизация сельского хозяйства, включая внедрение ИИ-решений, пока что отстает от мировых показателей. Цифровизуются отдельные процессы в отдельных регионах, на избранных предприятиях. Централизации работы по направлению не было до недавнего времени.

Сегодня основным регионом, где ведутся исследования и реализуются пилотные проекты в этой области, является Алтай и открытый на базе Алтайского государственного аграрного университета (АГАУ) Центр компетенции по цифровизации сельского хозяйства. Известно, что результаты digital-пилотов для агропромышленности в Алтайском крае могут стать основой для построения единой платформы цифровизации сельского хозяйства в национальных масштабах, в программе «Цифровая экономика» заложено финансирование и этого направления инноваций.

Следите за нашими новостями в удобном формате
Перейти в Дзен

Предыдущая статьяСледующая статья