Полевые условия
В России реализованы десятки агротехнических проектов на базе искусственного интеллекта. Применению ИИ в сельском хозяйстве посвящен 100-страничный отчет АНО «Цифровая экономика», на основе которого подготовлен этот материал
Прямая речь
Сергей Плуготаренко, генеральный директор АНО «Цифровая экономика»:
— Технологии искусственного интеллекта становятся необходимой частью экономического развития. Один из значимых эффектов, особенно в сфере сельского хозяйства, — это автоматизация многих рутинных процессов и более эффективная реализация крупных проектов без использования тяжелого ручного труда. Выполнение этих задач возможно при помощи умных растениеводческих и животноводческих ферм, через внедрение умных ветеринарных систем. Успешные кейсы применения ИИ в сельском хозяйстве мы привели в новом отчете об использовании российских практик в этой области.
Контролируемая среда
Метод выращивания растений и животных в специально оборудованных помещениях позволяет изолировать их от случайных факторов природной среды и создать идеальные условия для данного биологического вида
Сельскохозяйственные культуры получают строго необходимое количество ультрафиолета, минеральных и органических веществ. Отсутствие контакта с природными вредителями делает бессмысленным применение пестицидов и гербицидов, при этом достигается экономия воды на 70–95 %, отсутствует необходимость использовать тяжелую технику.
Интеллектуальная система управления рыбоводческим хозяйством
Задача: повысить эффективность и снизить трудоемкость выращивания рыбы
Разработчик: «Инфорика»
Резидент «Сколково» компания «Инфорика» занимается автоматизацией крупных рыбоводческих хозяйств, в том числе установок замкнутого водоснабжения (УЗВ). На таких фермах через бассейны непрерывно прокачивают воду, которая фильтруется, насыщается кислородом и подогревается до нужной температуры. УЗВ очень чувствительны к нарушениям параметров среды, автоматический контроль для них жизненно необходим.
Модульная ферма для выращивания грибов
Задача: выращивание грибов в оптимальных климатических условиях
Разработчик: «Сити-Фермер»
Быстровозводимая ферма поддерживает идеальные условия для роста грибов с помощью датчиков и программируемых микроконтроллеров. Заданные параметры среды поддерживаются автоматически, а если под влиянием внешних факторов показатели выйдут за пределы допустимых значений, система посылает сигнал в диспетчерскую. Модульная конструкция позволяет построить ферму любого размера и при необходимости масштабировать производство.
Система контроля ферм аквакультуры
Задача: поддерживать строго необходимое количество запасов корма, прогнозировать объемы производства и финансовый результат предприятия
Разработчик: К2Тех
Рыба и креветки очень чувствительны к качеству воды, условиям окружающей среды, регулярности кормления и качеству корма. Система на основе искусственного интеллекта собирает данные о температуре воды, количестве оставшегося корма в кормушках и других параметрах. На основе полученных данных строится прогноз о количестве и датах подвоза кормов, чтобы не было ни излишков, ни недостатка. Накопив данные за несколько лет разведения, система позволяет точно предсказывать улов.
Интеллектуальная система гидропоники для вертикальных ферм
Задача: полностью автоматизировать процесс выращивания зелени, трав, овощей, фруктов и ягод
Разработчик: Healthy Garden (ООО «Городские агротехнологии»)
Гидропонная система с искусственным интеллектом приближает некогда сложный сельскохозяйственный бизнес к источникам пассивного дохода. Участие владельца в процессе выращивания растений минимально, от него не требуется специального образования и навыков. Вертикальная ферма работает в полностью автоматическом режиме, а данные о своей работе передает пользователю на смартфон.
Крупная промышленная вертикальная ферма
Задача: производить зелень для жителей Москвы на минимальной площади
Разработчик: «Городские теплицы»
На территории туристического комплекса «Этномир» в 90 километрах от Москвы с 2022 года работает крупная вертикальная ферма. Для нее специально возвели трехэтажное монолитное здание. В целях экономии электроэнергии ферма разделена на несколько «климатических зон», в каждой из которых установлен свой график смены времени суток. Расчетная мощность производства фермы составляет 11 тонн зелени в месяц. Годовой оборот превышает 150 млн рублей.
Точное земледелие
Каждый квадратный метр земли отличается от соседнего. Варьируются свойства почвы, уровень воды, количество солнечного света и затенение
Обрабатывать все поля одинаково — значит впустую тратить воду, удобрения и время. Системы точного земледелия позволяют досконально изучить участки земли с помощью ГЛОНАСС/GPS, спутниковых фотографий, технологии дистанционного зондирования и наземных датчиков. А затем обрабатывать каждый фрагмент с учетом его особенностей, используя устройства интернета вещей.
Нейросеть для разработки стратегии защиты и удобрения растений
Задача: оперативно отслеживать состояние растений и защищать их от болезней
Разработчики: «ИнноГеоТех» и Университет Иннополис
С помощью искусственного интеллекта система проводит многофакторный анализ состояния поля, в котором учитываются состояние почвы, климат, рельеф местности, показатели продуктивности, севооборот, урожайность и «история болезней». Все это, в том числе заболевания растений, сервис определяет по фотографиям. Система способна распознать 100 растений за 10 минут.