Искусственный интеллект предскажет хороший урожай
Специалисты КубГАУ, ГК «Прогресс Агро» и компании «Проф Агро» разработали нейросеть, которая прогнозирует урожайность агрокультур и помогает её увеличить.
Знает и подсказывает как лучше
Кубанские ученые и аграрии завершают испытания новой нейросети, предназначенной для развития в России систем точного земледелия. Она рассчитывает урожайность, анализируя схемы внесения удобрений на конкретном поле.
Разработкой проекта занимаются ученые Кубанского государственного аграрного университета (КубГАУ) совместно с партнёрами из группы компаний «Прогресс Агро» и компании «Проф Агро». Новая система основана на математических моделях, которые учитывают способы внесения удобрений, их качество и количество, особенности почвы, состояние растений и динамику их развития.
Но еще важнее, что нейросеть в процессе работы помогает аграриям увеличить будущий урожай, корректируя их работу. Рекомендация формируется на основе анализа данных. ИИ предлагает свою схему внесения удобрений с учетом зон поля, в том числе, уменьшая расход химических элементов без потери урожайности.
С учетом стоимости удобрений и топлива это важный шаг для увеличения рентабельности хозяйств. Кроме того, ИИ снижает нагрузку на почвы.
Испытания и анализ
Для оценки работы в разных условиях и с разными культурами новая система проходит длительные испытания. Она уже доказала свою эффективность. За два года работы нейросеть протестировали на 17 полях, она дала прибавку урожайности до 6,3%, при этом сократился расход удобрений - средняя экономия составила 24 кг удобрений на гектар. Суммарные затраты на удобрения на опытных полях сократились на 1,86 млн рублей.
Дальнейшее развитие и обучение превратит новую нейросеть в незаменимого помощника агрономов. Существующие методы дифференцированного внесения удобрений работают с учетом зон продуктивности, либо состояния вегетации. Они физически не могут учитывать все факторы — от химических характеристик почвы до микроклимата конкретных участков поля.
Новая нейросеть анализирует большие массивы информации, при этом интегрирует данные за долгие годы и затем сама обновляет модель. ИИ учитывает особенности каждого хозяйства и адаптируется под реальные условия поля.
«Дальнейшее развитие включает улучшение и расширение баз данных для обучения модели, адаптацию технологии для других культур и регионов, создании комплексных систем для управления всеми агротехническими операциями, разработку ПО для широкого внедрения ИИ-решений о сельском хозяйстве», - подчеркнул доктор технических наук, заведующий кафедрой эксплуатации и технического сервиса Кубанского государственного университета Евгений Труфляк.
Новые культуры и новые перспективы
Новый этап испытаний будет включать проверку эффективности работы со сложными культурами: сахарной свёклой, соей, подсолнечником и кукурузой. У этих агрокультур абсолютно различные требования к условиям выращивания, поэтому тест будет сложный, но зато он покажет реальный потенциал нейросети.
Для российского АПК — это важный этап развития цифрового производства. Отечественные вузы вместе с отраслевыми партнерами доказывают, что способны создавать эффективные инструменты системы «точного земледелия». Она включает: программу дифференцированного внесения удобрений; программу по использованию «умной» техники для посева семян равномерно на одной глубине; автопилот - программу, позволяющую проводить сев и уборку культур при помощи компьютера. Вершина проекта - система «История поля», позволяющая полностью контролировать все процессы растениеводства и анализировать развитие производства.
После завершения испытаний новая нейросеть от КубГАУ, ГК «Прогресс Агро» и компании «Проф Агро» станет важной составляющей российских систем точного земледелия.
А после обкатки в России открываются возможности для трансфера технологий за рубеж. Новые алгоритмы, интерфейс, опыт и технологии можно предложить иностранным фермерам, особенно в странах, где есть спрос на ресурсосберегающие и продуктивные агротехнологии - СНГ, Ближнего Востока, Азии и Африки.
