Население мира растет, а с ним растёт и уровень потребления. По прогнозам ООН, население мира к 2050 году достигнет 9,8 млрд человек, и чтобы его прокормить, надо увеличить производство продовольствия на 70%. Невозможно сделать это без серьезной модернизации сельского хозяйства. Если раньше сельское хозяйство было отраслью, наиболее удалённой от IT-технологий, то сегодня, когда технологии эволюционировали и подешевели, стало очевидно, что за ними – будущее аграрной промышленности.
В преддверии новой революции
Сельское хозяйство стоит на пороге новой аграрной революции. Эксперты оценивают, что благодаря технологиям точного земледелия, основанным на интернете вещей, может последовать всплеск урожайности такого масштаба, какого человечество не видело даже во времена появления тракторов, изобретения гербицидов и генетически изменённых семян. Аналитики полагают, что благодаря цифровизации сельского хозяйства агропромышленный комплекс России может совершить мощный скачок вперед. По оценке Центра развития финансовых технологий Россельхозбанка, массовое внедрение новых технологий в перспективе пяти лет приведет к тому, что прибыльность агропромышленного комплекса России может увеличиться на 500 млрд рублей.
Во время предыдущих аграрных революций сельское хозяйство поднималось на новый уровень за счёт перехода от собирательства к возделыванию полей, культивирования растения из других регионов, освоения химикатов для удобрений и борьбы с вредителями, а также постоянного совершенствования орудий труда. Под новой аграрной революцией понимают внедрение в сельское хозяйство IT-технологий, которые сократят объем ручного труда и повысят урожайность.
Автоматизация.
Роботы успешно заменяют человека в разных отраслях сельского хозяйства. На современных фермах роботы кормят и доят коров, убирают за животными и следят за их здоровьем. В полях машина без участия человека может пропалывать сорняки. При помощи камер она определяет сорняки по форме листа и уничтожает их. Существуют роботы, которые не только выращивают, пропалывая и обрабатывая удобрениями, но и собирают урожай даже таких деликатных культур, как клубника и помидоры. В зернохранилищах роботы следят за температурой и влажностью собранных плодов.
Беспилотники. Дроны позволяют «патрулировать» сельскохозяйственные местности и получать любые данные о состоянии посевов в режиме реального времени. Датчики позволяют существенно расширить функционал беспилотника. В зависимости от характеристик датчиков дроны позволяют отслеживать вегетационные индексы сельскохозяйственных культур, которые характеризуют здоровье растений в зависимости от степени отражения и поглощения различных по длине световых волн; количество культурных растений на единице площади поля и их высоту; влажность и температуру почвы. Дроны орошают плантации, находят и анализируют засушливые районы и участки, где культуры растут лучше всего.
В полях в ближайшем будущем станут работать беспилотные комбайны, первые модели которых уже разработаны российскими и зарубежными производителями. Они автономно ездят по полю (напоминают больших роботов-пылесосов), вспахивают поля, сеют и убирают урожай. В основе технологии лежит «машинное зрение». С помощью видеокамеры и блока искусственного интеллекта, установленного на машине, система может видеть происходящее вокруг нее, анализировать ситуацию и обеспечивать автономное движение по оптимальной траектории, выполняя поставленную задачу — уборку культур. Комбайн учитывает особенности местности, рельефа, расположение остальных машин на поле и другие факторы. Человеку достаточно лишь привезти комбайн к стартовому участку поля, а вечером — забрать.
IoT-датчики. Сельское хозяйство становится сектором с очень интенсивным потоком данных. Информация поступает от различных устройств, расположенных в поле, на ферме, от датчиков, агротехники, метеорологических станций, дронов, спутников, внешних систем, партнерских платформ, поставщиков. Общие данные от различных участников производственной цепочки, собранные в одном месте, позволяют получать информацию нового качества, находить закономерности и на их основе принимать правильные решения, минимизирующие риски. Датчики устанавливают на тракторах и другой сельхозтехнике для контроля скорости передвижения, количества посеянных удобрений и собранного урожая. Они помогают определять местоположение сельскохозяйственной техники и выстраивать оптимальную логистику. В полях датчики собирают данные о погодных условиях и состоянии почв, в теплицах самостоятельно регулируют влажность, температуру и полив. Животноводы тоже используют специальные датчики: они следят за поведением скота, активностью в течение дня, температурой тела, местонахождением. Такие приборы можно установить как внутрь, так и на животное. Собранные данные помогают увеличить продуктивность производства.
Фермерам, агрономам, консультантам становятся доступны мобильные или онлайн-приложения, которые при загрузке данных о своем поле (координаты, площадь, тип культур, прошлая урожайность) предоставляют точные рекомендации и последовательность действий с учетом анализа многих исторических и текущих факторов, как на своем участке, так и во внешнем окружении, комбинируя данные с техники, датчиков, дронов, спутника, других внешних приложений. Теперь программа помогает определить лучшее время для посадки семян, удобрения, увлажнения или сбора урожая, просчитать время погрузки и доставки груза до покупателя; следить за температурой в зоне хранения и транспортировки, чтобы избежать порчи и доставить свежую продукцию; прогнозировать урожай и доход и получать советы по улучшению обработки растений в сравнении с прошлыми показателями.
Искусственный интеллект и машинное обучение. ИИ — это главный помощник фермеров из мира IT. Он использует машинное обучение, большие данные, компьютерное зрение и другие технологии. На основе множества данных искусственный интеллект проводит анализ и выдает самостоятельные выводы.
Совсем недавно было невозможно представить себе, для чего нужен искусственный интеллект в курятнике. Сегодня очевидно, что с его помощью можно отслеживать состояние поголовья. В случае с птицами программа обучается на сотнях особей — на видео фиксируются их поведение и звуки, которые они издают в здоровом состоянии, а также все отклонения от нормы. Потом такая система наблюдения позволит на ранних стадиях диагностировать заболевания у птиц. Искусственный интеллект управляет также всеми процессами сбора и движения яиц. Нейросети могут диагностировать болезни растений и животных. Анализ больших данных, собранных с метеостанций, датчиков в полях, спутников и дронов, позволяет фермерам прогнозировать урожай, определять стадию его вызревания и в режиме онлайн видеть, требуется ли полить или удобрить посевы. В Австралии, например, с помощью машинного обучения прогнозируют урожаи кофе (для этого ИИ собирает и анализирует огромный объем данных о климате, минеральном составе и температуре разных слоев почвы).
Компьютерное зрение. Это способность камер не только записывать видеоряд, но и понимать, что на нем происходит. Умные камеры умеют различать на видео нужные объекты и собирать о них данные. Так, дроны, пролетая над полем, могут рассмотреть каждый колосок — чтобы найти те, что повреждены вредителями. В рыбных хозяйствах Норвегии по этому же методу ищут морских вшей, а в Китае выявляют свиней, зараженных восточноафриканской чумой. Компьютерное зрение помогает орошать только те участки почвы, которые в этом нуждаются (это помогает избежать перелива), а при автоматизированном сборе урожая не трогать плоды, которые еще не дозрели.
Технологии точного земледелия. Участки одного поля могут иметь разные свойства, а значит, и возделывать их нужно по-разному. Спутники и дроны собирают 3D-карты, наносят на них информацию о химическом составе почвы и предыдущих культурах. Анализируя данные с каждого участка, аграрии могут поливать и удобрять их локально — с точностью до пары сантиметров. Такой подход способен сэкономить хозяйству до 30% расходов на семена, удобрения и топливо. Факторов, которые мешают внедрить высокие технологии в сельское хозяйство уже сегодня, достаточно: высокая стоимость, необходимость иметь базовую техническую и цифровую оснащенность, социальный аспект (машины оставят без работы людей). И всё же очевидно одно: на смену лопатам и плугам придут работы и дроны, а сельское хозяйство в скором времени станет одной из самых перспективных отраслей промышленности.