Увеличить урожай поможет цифровой двойник растений
Ученые Самарского федерального исследовательского центра РАН разработали цифровую платформу для моделирования роста и развития посевов агрокультур в различных внешних условиях.
Цифровой двойник растений (ЦДР) дает агрономам возможность воспроизводить развитие посевов различных культур в виртуальной среде и на основе этих данных прогнозировать урожай и быстро принимать управленческие решения. Это позволяет повышать точность планирования растениеводческих работ, а значит, эффективность бизнеса.
Цифровой анализ всех стадий роста
ЦДР разработали ученые Самарского федерального исследовательского центра Российской академии наук (СамНЦ РАН). Проектирование системы началось в 2021 году после того, как команда СамНЦ РАН победила в конкурсе Министерства науки и высшего образования России на создание молодежной лаборатории по разработке ЦДР. Специалистов поддержал академик РАН Сергей Шевченко, научными руководителями выступили д.т.н. Петр Скобелев и д.с-х.н. Олег Горянин.
Основой компьютерной модели стал технологический процесс роста и развития растений по стадиям, длительность каждой из которых зависит от погоды и других внешних факторов. В результате появился виртуальный двойник, представляющий технологический процесс и дающий полную траекторию развития растений каждого сорта. Процесс сверки параметров жизненного цикла реальных и виртуальных посевов занял три года, зато теперь точность прогноза для основных культур составляет 70-80%.
Сегодня еще до проведения посевных работ ЦДР моделирует рост и развитие растений при меняющихся внешних условиях, используя данные о климате, почве и применяемых технологиях. Фактически на карте хозяйства появляется виртуальная копия будущих посадок.
Помощник агронома
Ключевая особенность платформы – синхронизация с реальной ситуацией на поле. После начала сева цифровой двойник автоматически моделирует все текущие стадии роста растения, анализируя входные данные: погодные условия; состояние почвы, в том числе агрофизические и агрохимические свойства и водный режим; сроки и объёмы внесения удобрений. Таким образом, агрономы получают анализ жизненного цикла посевов и рекомендации по обработке.
Новая система очень удобна для индивидуальной работы агронома в хозяйстве. Часть параметров сортов растений и правил расчетов выделены в отдельную базу знаний растениеводства для Среднего Поволжья. Это дает возможность аграриям подстраивать модели сортов под особенности своего производства.
«Создание ЦДР открывает новые возможности по выработке рекомендаций для агрономов и фермеров. В настоящее время мы работаем над интеллектуальным модулем по выдаче рекомендаций в ЦДР, который, наблюдая и сопоставляя ход роста и развития виртуальных и реальных растений, будет способен вырабатывать контекстно-зависимые рекомендации по внесению удобрений и защите растений», – подчеркнул Алексей Васин, директор Самарского федерального исследовательского центра Российской академии наук.
База знаний растений, с которыми работает цифровой двойник, включает десятки сортов озимой и яровой пшеницы, гороха, подсолнечника и сои. Эти культуры считаются основными в растениеводческих хозяйствах Самарской области и Поволжья. В дальнейшем номенклатура культур будет расширяться.
Коммерциализация проекта и экспорт технологий
ЦДР уже может работать в двух вариантах: через браузер ПК или мобильное приложение. Агроном может с помощью смартфона проводить исследования в полях и сохранять записи о состоянии посевов, на основе которых ЦДР адаптивно уточняет дальнейший план и урожайность. В любой момент пользователь может вводить новые данные и моделировать их влияние на посевы.
Сейчас начался этап коммерциализации разработки и поиск первых промышленных заказчиков. Одновременно готовится создание центра коллективного пользования ЦДР для хозяйств Самарской области и соседних регионов, который позволит работать в удаленном режиме.
Это уже не первый российский проект ЦДР. Модель для трех агрокультур – кукурузы, ячменя и подсолнечника - создают ученые из Института космических исследований РАН и МГУ имени М.В. Ломоносова. Платформа настраивается для прогноза урожайности, пока средняя величина ошибки – 24-25%, но при этом полностью устранены повторяющиеся сбои.
Примечательно, что к разработкам российских ученых сразу проявляют интерес зарубежные аграрии. Так, платформу самарских разработчиков уже планируют использовать растениеводы из Китая и Индии. Они хотят совместно адаптировать модель для культур Юго-Восточной Азии.
