Інтелектуальне сільське господарство

290
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНЕ СІЛЬСЬКЕ ГОСПОДАРСТВО-1

Світ навколо нас постійно змінюється. Галузі промислового виробництва активно адаптовуються до нових умов, і сільське господарство не виняток. Сьогодні ми залишаємо традиційне землеробство і поринаємо у абсолютно новий Всесвіт, де фермери у своїй повсякденній роботі використовують дрони, безпілотні трактори й агрегати, роботів і різноманітні інформаційні технології.

Рослинництво відноситься до сфер, де необхідно приймати рішення в умовах неповноти і неточності вхідної інформації. При цьому агрономічні рішення щодо оптимізації живлення й удобрення рослин є одними із найскладніших. Для швидкого аналізу великих масивів даних інженери використовують математичні моделі та інтелектуальні системи. Це може бути використано і в сільському господарстві. Так, для прийняти необхідних рішень при розробці технологічних карт (та навіть безпосередньо в полі) перспективним є використання технологій штучного інтелекту.

НВК «Квадрат» (ТМ Quantum) вбачає перспективи у розробці систем штучного інтелекту для підвищення оптимізації технологій живлення культур й ефективності агровиробництва. В найближчі роки компанія інвестує близько 1 млн доларів у розробку експертної системи для оптимізації живлення рослин на базі нечіткої логіки. Ефективна система живлення рослин– надскладне завдання, яке не завжди може бути вирішене класичними методами. І принциповим тут є те, що багато чинників, на базі яких агроном приймає рішення, неможливо однозначно визначити та врахувати. Саме в таких умовах можна успішно застосовувати системи з нечіткою логікою.

У 2020 році обсяг інвестицій компанії у необхідне обладнання та розробку алгоритмів аналізу даних і прийняття рішень становить 5 млн гривень.

Основне завдання проєкту – пов’язати попередній агрономічний досвід, поточні й попередні дані моніторингу погодних умов, ґрунту та стану рослин у інтелектуальну експертну систему, яка проаналізує дані й наддасть чіткі рекомендації щодо строків посіву, норм висіву, диференційованих норм внесення основних мінеральних добрив, обґрунтованих фаз і норм проведення позакореневих підживлень для кожного конкретного поля і визначених цілей господарства.

Експертна система Quantum (Quantum Expert System) допоможе моделювати знання експертів у таких необхідних сферах, як діагностика, прогнозування та планування в агрономії. Експертна система, побудована на основі аналізу вхідних значень, також використовує досвід експертів з питань ґрунтознавства, агрохімії та фізіології рослин. Системою зможуть користуватись як агрономи, так і інші фахівці.

Рис. Алгоритм дії експертної системи Quantum
Рис. Алгоритм дії експертної системи Quantum

Тобто ідея полягає в тому, щоб створити багатофункціональний сервіс спеціально для агрономів, власників бізнесу та менеджерів, який узагальнить знання, прогнозуватиме, надаватиме аналітику, зможе знайти відповіді на важкі агрономічні запитання та, головне, зведе до мінімуму ризики, пов’язані з не врахуванням важливих складових аграрного виробництва.

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В АГРОНОМІЇ

Штучний інтелект (ШІ; англ. artificial intelligence, AI) дедалі більше підкорює сферу сільського господарства, про що свідчать тенденції світової науки та практики. ШІ використовується в таких додатках, як автоматизовані регулювання машин, прогнозування погоди й ідентифікація хвороб або шкідників.

Глобальні системи позиціонування (GPS), географічні інформаційні системи (GIS), технологія змінної норми витрати (VRT), сенсорні технології, сітковий відбір проб ґрунту, дистанційне зондування з повітря і супутників, багатоспектральні й гіперспектральня наземні технології, датчики ґрунту та моніторингу стану рослин, прецизійне (точне) зрошення, програмне забезпечення, монітор врожайності – це інноваційні системні підходи, на яких базується точне землеробство.

Основне завдання системи точного землеробства – збір різних даних, об’єднання технологій і ефективний аналіз для підвищення ефективності виробництва.

НЕЧІТКА ЛОГІКА ДІЄ ТАК САМО, ЯК І ЛЮДСЬКА

Нечітка логіка (англ. fuzzy logic, FL) – це багатозначна логіка, яка дає змогу визначати проміжні значення між звичайними однозначними оцінками, такими як true/false, так/ні, та переходити до роботи з нечіткими визначеннями типу високий/низький та інші. Неточні, невизначені та неповні знання, тобто дані, що становлять основу прийняття рішень в агрономії, обробляються за допомогою концепції та алгоритмів нечіткої логіки. Зазвичай традиційна логіка використовує істинні та хибні значення, тоді як нечіткі логічні значення визначають ступінь істинності між нулем та одиницею).

ПРИНЦИП ДІЇ ЕКСПЕРТНОЇ СИСТЕМИ QUANTUM

Як початкові дані модель приймає два параметри: культуру та поле, де планується посів. На першому етапі, використовуючи цю інформацію разом із попередніми наборами вхідних даних, Quantum Expert System (QES) аналізує погодні дані, тип і наявні результати аналізу ґрунту в регіоні, співставляє з даними історії полів та картами врожайності на конкретному полі. Вже на цьому етапі система може надати попередні рішення щодо строків посіву, підбору гібридів і норм внесення добрив (рис.).

Впродовж періоду вегетації система збирає ряд поточних даних з метеостанцій, аналізує актуальні дані аналізів стану ґрунту, фенологічні показники. За допомогою показників NDVI, мультиспектральних камер і флуориметрів діагностує ступінь забезпечення поживними речовинами та ймовірний стресовий стан рослин. У період активного росту культур система будує алгоритм необхідності проведення підживлень добривами, біостимуляторами та внесення ЗЗР у відповідну фазу розвитку культури.

Згідно з дослідженням, в результаті дії негативних погодних умов може бути втрачено до 90%, і 25% цих втрат можна запобігти за допомогою прогнозного погодного моделювання. Різні види пристроїв, включаючи портативні інструменти, датчики, GPS і польові метеостанції, використовуються для відстеження погоди з метою отримання інформації в реальному часі. Доступність інформації в реальному часі допомагає фермерам приймати оперативні рішення щодо своєчасного виявлення проблем на полі, необхідності підживлень в результаті вияву дефіциту елементів живлення або обмеження росту в результаті дії абіотичних чинників.

Слабким місцем у технологіях точного землеробства залишається ланка обробки інформації та прийняття остаточних рішень, адже проблема може бути зумовлена кількома причинами, тому потребує інтеграції знань з різних сільськогосподарських напрямів (ентомологія, фітопатологія, агрохімія та ґрунтознавство, фізіологія і живлення рослин тощо). Експертна система формує поради на основі нечіткої логіки та нейронних мереж, статистичної обробки своєї бази кваліфікованих знань, міркувань експертів і сукупності даних з багатьох інших джерел. Тому QES зможе набагато ефективніше допомогти користувачеві визначити причину проблеми на полі та прийняти відповідне рішення. В кінцевому підсумку система буде самонавчатися та надаватиме рекомендації з огляду на узагальнені дані, зібрані впродовж попередніх років.

Загалом цей проєкт можна визначити як симбіоз людських знань та досвіду з машинним штучним інтелектом задля підвищення продуктивності рослинництва у світі.

Отже, сучасне програмне забезпечення допомагає збирати урожай, боротися з бур’янами та надає повний аналіз погодних умов і ґрунту – все це стало можливим завдяки штучному інтелекту. Інвестування в розумне сільське господарство дасть змогу виробникам приймати ефективні рішення, мінімізувати втрати та знизити ризики, пов’язані з ґрунтово-кліматичними умовами і, в кінцевому підсумку, значно підвищити урожайність сільськогосподарських культур.

Компанія НВК «Квадрат» розуміє складність поставлених завдань і обсяг роботи, яку необхідно провести для запуску повноцінної роботи експертної системи Quantum, та ми готові до цього виклику. Але також будемо вдячні всім, кого цікавить тема ШІ в сільському господарстві, за надані поради, рекомендації та досвід, і запрошуємо долучатися до реалізації проєкту.

Сергій Полянчиков, директор із розвитку, Ольга Капітанська, к.б.н., керівник науково-дослідного відділу НВК «Квадрат»

Опубліковано в журналі “Агроном”, 2020

Найсвіжіші матеріали читайте в журналі «Агроном». Слідкуйте за головними агрономічними новинами на нашій сторінці у Facebook та каналі в Telegram