Как исследователи меняют агротех и фудтех с помощью искусственного интеллекта

РБКHi-Tech

Изобретения на любой вкус

Сможет ли искусственный интеллект заменить человека там, где нужны органы чувств? А заранее предсказать засуху или заметить стресс у обитателей курятника? О том, как исследователи меняют агротех и фудтех с помощью ИИ, — в подборке проектов Blue Sky Research, конкурса прорывных научных работ среди молодых ученых

Автор: Ася Макарова

Какой «урожай» достижений принесет ИИ в сельское хозяйство и производство продуктов питания

Электронный дегустатор кофе

Кофе давно стал любимым напитком россиян. Чтобы получить бодрящий напиток, производители и рестораны закупают необжаренные зерна, так называемый зеленый кофе. Но каким будет вкус напитка после обжарки, предсказать сложно. А ведь стабильный вкус, как и контроль качества, важен в кофейной индустрии.

В 2023 году ученые из Сибирского федерального университета (СФУ) и Университета ИТМО создали электронный дегустатор со встроенным искусственным интеллектом. Устройство представляет собой электрохимическую ячейку на базе жидкого металла и электродов и программу на основе машинного обучения. Для обучения модели команда исследователей вместе с профессиональными бариста собрала базу данных приборных измерений 400 вариаций кофе.

Устройство работает следующим образом. Кофейное зерно помещают в ячейку, через него прогоняется электрический ток, измеряется уровень проводимости этого зерна и строится график электрического отклика. Эти данные обрабатывает алгоритм и сравнивает с образцами из базы данных. Затем по физико-химическим характеристикам зерна определяется качество продукта.

Александр Агликов, младший научный сотрудник лаборатории интеллектуальных технологий в инфохимии ИТМО: «Программная часть нашей системы представляет собой базу данных и алгоритмы машинного обучения, позволяющие предсказывать интенсивность и качество вкуса кофе по трем признакам: горечь, сладость и кислотность. Сейчас алгоритм работает с точностью 90% и умеет предсказывать, например, что кофе будет очень горьким, но при этом среднекислым».

Иван Тимофеенко, заведующий лабораторией сити-фарминга Института гастрономии СФУ: «Первыми разработкой заинтересовались обжарщики кофе, которые еще на этапе сбора данных предоставляли образцы продукции. Мы продолжаем сотрудничать, пополняя базу данных для обучения нейросети. Сегодня к ним присоединились и региональные ретейлеры, и крупные торговые сети. Один из ресторанных холдингов в Красноярске также заинтересован в повышении качества кофе в вендинговых автоматах. Созданная нами модель позволяет развивать объективную оценку качества продукта, не зависящую от конкретного дегустатора. Мы планируем, что в будущем сможем также использовать ее для оценки и других напитков, например чая или вина».

Цифровой гид по миру вкусов

Использование добавок в пищевых продуктах — устоявшаяся практика в фудтехе. Но опасения потребителей по поводу их потенциальных рисков не утихают. Производители вместе с учеными все больше интересуются натуральными продуктами и добавками. Но из-за отсутствия подробных составов подбирать концентрацию конкретного продукта, чтобы добиться нужного вкуса, сложно и долго.

Вот с этим и решили помочь производителям и рестораторам ученые из Университета ИТМО. Они разработали путеводитель по пищевым ингредиентам на примере умами — вкуса высокобелковой пищи. Созданная модель предсказывает, какой ингредиент позволит создать вкус нужной интенсивности.

Исследователям пришлось столкнуться сразу с двумя вызовами. Во-первых, им нужно было понять, что такое вкус и что на него влияет. Во-вторых, собрать качественные данные по молекулярному составу пищевых добавок.

Мария Ашихмина, младший научный сотрудник научно-образовательного центра инфохимии Университета ИТМО: «Сейчас мы работаем над базой данных, которая позволит нам анализировать и другие вкусы: сладкий, соленый, горький и кислый. Это будет полноценный сервис поиска продуктов с лучшей сочетаемостью. Такая платформа, например, поможет шеф-повару разрабатывать блюда быстрее — сейчас, чтобы придумать и протестировать блюдо, уходит порядка одного-полутора месяцев. В будущем мы планируем привлечь компании-партнеры и опробовать технологию на блюдах ресторана «Хачо и Пури». Кроме того, в перспективе наш проект позволит создать цифровой двойник продукта — это актуально для идеи персонализированного питания».

«Генератор» погоды для прогноза засух

Искусственный интеллект активно проникает в сферу гидрометеорологии и в краткосрочном прогнозе превзошел в точности традиционные методы прогнозирования. Но можно ли заранее предсказать, например, засуху? Ведь с начала XXI века количество и продолжительность засух увеличились больше чем на четверть. К 2050 году, по данным ООН, от засух может пострадать более трех четвертей населения планеты. Только в 2022 году по всему миру ущерб составил $42 млрд.

Решить задачу предсказания засух взялась команда Института физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН. В ходе исследования ученые столкнулись с тем, что ряды данных наблюдений недостаточно длинные, чтобы найти и учесть в прогнозе все возможные связи между погодой, состоянием атмосферы, океана и суши. Кроме того, в конкретном регионе за все время наблюдений может быть немного случаев засухи.

Исследователи решили эти проблемы с помощью различных методов искусственного увеличения выборки и удлинением рядов за счет использования большого количества экспериментов с численными моделями атмосферы, которые способны «генерировать» погоду.

Дмитрий Чечин, ведущий научный сотрудник ИФА РАН: «Сейчас наша модель позволяет для любой точки на территории России сделать как качественную, так и количественную оценку, будет засуха или нет. В частности, сказать, насколько сильной будет она. Заблаговременность прогноза составляет до шести месяцев, а его точность — порядка 70%. Мы видим потенциальных клиентов не только среди агрохозяйств, но и среди страховщиков, трейдеров на бирже, а также экспортеров сельхозпродукции. Ведем переговоры с Россельхозбанком, Главным ботаническим садом имени Н.В. Цицина РАН, а также с различными фермерскими хозяйствами. В частности, обсуждаем возможность уже следующей весной предоставить экспериментальный доступ к нашим прогнозам».

Нейросеть против стрессов в курятнике

Забота о птицах на сельхозпредприятиях — задача непростая. Малейший стресс от смены корма, появления новых людей на производстве, перемещения и многого другого отражается на благополучии кур. Стресс может вести к изменениям на уровне биохимии, снижению иммунитета и увеличению восприимчивости к заболеваниям.

Первые признаки неблагополучия отражаются на двигательной активности птиц. Но человек не может их увидеть, особенно в условиях плотной посадки кур. Зато это может сделать хорошо обученная нейросеть. Это одно из немногих исследований, реализованных не в лаборатории, а в условиях реального производства. Нейросеть, разработанная командой Донского государственного технического университета (ДГТУ), анализирует записи с видеокамер и с точностью в 85% может сказать, в каком состоянии находятся птицы. Продуктивность прогнозируется с точностью 89–92%.

Анна Фомина, доцент кафедры «Биология и общая патология» ДГТУ: «В зарубежных исследованиях анализ двигательной активности — фронтир. Некоторые предприятия оснащаются такими системами. Но в России это пока редкость. Сейчас разработкой заинтересовались шесть компаний, фермы и ветеринарные клиники. На основе разработанной нами модели можно также будет создавать системы контроля движения животных. Находить заболевших особей по двигательной активности при выращивании дикой птицы, где важно минимизировать контакт с людьми. Также сходные системы потенциально можно внедрять в зоопарках для отслеживания поведения животных в условиях адаптации, при переводе из вольеров».

Какие еще разработки в области агро- и фудтеха ведутся в мире

Подготовили Раксана Бабаева и Мария Решетникова

Искусственное мясо из клеток животных

Уже не первый год производители по всему миру заняты разработкой культивированного мяса. Это продукт, созданный из клеток животных в лабораторных условиях, то есть без необходимости традиционного забоя животных. Особого успеха в этой области добилась американская компания UPSIDE Foods. Весной 2023 года создатели бренда получили одобрение регулирующих органов на коммерческое производство своей продукции.

Процесс «рождения» культивированного мяса в UPSIDE Foods начинается со взятия образца животной клетки, например мышцы или жировой ткани, у донора. Затем эти клетки размножают в биореакторах, в которых создают оптимальные условия для роста клеток: поддержание температуры, питательные вещества (вода, сахар, аминокислоты, витамины, минералы и соль) и кислород. Через две-три недели процесс завершается, и мясо вынимают из культиватора. Затем ему придают форму, например, куриного филе.

Журнал Time включил мясо от UPSIDE Foods в список 200 лучших изобретений 2023 года, «меняющих наш образ жизни». И все же, несмотря на подобное признание, отрасль культивированного мяса пока находится на начальной стадии развития и сталкивается с рядом технологических проблем. Несмотря на эти сложности, вложения в производство культивированного мяса, выращенного в лаборатории, уже составляют $600 млн. К 2031 году ожидается, что мировой рынок культивированного мяса достигнет отметки $1,66 млрд, а к 2041 году — $11,13 млрд.

«Лунные» деревья и плоды с подсказкой

Еще одно изобретение минувшего года по версии Time — новый сорт авокадо Luna UCR, также известный под научным названием BL516. Этого успеха добились ученые из Калифорнийского университета в Риверсайде. Чем их авокадо отличается от всех прочих? Во-первых, «лунные» деревья меньше других, что позволяет производителям сажать их в плотные и близкие ряды. Во-вторых, когда авокадо Luna UCR созревает, зеленая кожура становится черной. Это означает, что потребителям больше не придется сомневаться в зрелости плода при покупке.

Сорт Luna UCR пока не найти в магазинах, но ученые утверждают, что на реализацию он поступит уже в ближайшем будущем.

Облачные вычисления для работы на земле

Данные с датчиков на земле, а также дронов и спутников собираются и анализируются в системах искусственного интеллекта. Благодаря технологиям машинного обучения система учится сама подбирать оптимальные агротехнологические решения и давать фермерам подсказки в работе: когда лучше поливать почву, в каком месте требуется больше рабочих рук и т.д. Также собранная информация объединяется с историческими данными об изменении климата. Это позволяет фермерам рассчитать урожайность с каждого участка и даже изменение цены на свою продукцию. Например, ИИ-платформа компании Phytech позволяет прогнозировать рост и созревание яблок или апельсинов.

Фермерская организация в Аргентине под названием Asociación de Cooperativas Argentinas (ACA) использует цифровое сельское хозяйство для более эффективного, прибыльного и устойчивого выращивания продуктов питания. В сотрудничестве с SAP, глобальным поставщиком корпоративного программного обеспечения, была разработана цифровая платформа для точного земледелия. Исследователи использовали машинное обучение, геоданные с дронов и спутников, облачные вычисления для разработки рекомендаций фермерам в реальном времени. По мере развития платформы данных она поможет ACA лучше понять оптимальные условия для выращивания каждой культуры.

Орасио Балусси, директор по информационным технологиям ACA, объясняет: «Мы можем предупредить фермеров о том, что некоторым культурам нужно меньше удобрений или воды, чем использовалось раньше. Благодаря этому пониманию производители смогут минимизировать как стоимость удобрений и использование природных ресурсов, так и воздействие сельскохозяйственного сектора Аргентины на окружающую среду».

Иллюстрация: Midjourney

Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Виктор Логинов: «После премьеры «Счастливы вместе» многие говорили: это же я, это про меня, у меня жена такая же» Виктор Логинов: «После премьеры «Счастливы вместе» многие говорили: это же я, это про меня, у меня жена такая же»

В 90-х годах казалось, что российский кинематограф закончился

Коллекция. Караван историй
«АПК Ресурс» зальет поля под рис «АПК Ресурс» зальет поля под рис

Как «АПК Ресурс» планирует засеять рисом 27 тыс. га в Астраханской области

Агроинвестор
Тренинг двойной эффективности: почему стоит нанимать женщин после декрета Тренинг двойной эффективности: почему стоит нанимать женщин после декрета

В каком контексте мамы строят карьеру, и почему они ценные сотрудники

Forbes
Десять самых странных коробок передач в истории транспорта Десять самых странных коробок передач в истории транспорта

Причудливые и даже слегка безумные коробки передач

Maxim
Дизайн человека Дизайн человека

Как предсказать будущее фигуры без натальной карты? Боди-менеджмент — наше все.

Собака.ru
Детская травма отверженности в семьях успешных и знаменитых Детская травма отверженности в семьях успешных и знаменитых

Как же росли известные всем личности из мира литературы?

Psychologies
10 цитат Киры Найтли, которые научат вас слушать себя, а не других 10 цитат Киры Найтли, которые научат вас слушать себя, а не других

Вспоминаем самые яркие высказывания Киры Найтли

Psychologies
Навстречу мечте. Новый фильм Маттео Гарроне «Я — капитан» Навстречу мечте. Новый фильм Маттео Гарроне «Я — капитан»

Можно ли фильм «Я — капитан» обвинить в эксплуатации историй мигрантов из Африки

СНОБ
Русский «Юнкерс»: как немцы помогали развивать авиацию в СССР Русский «Юнкерс»: как немцы помогали развивать авиацию в СССР

Вначале сотрудничества казалось, что Junkers и Россия созданы друг для друга

ТехИнсайдер
6 простых правил, которые сделают тебя стройной к летнему сезону 6 простых правил, которые сделают тебя стройной к летнему сезону

Как терять вес, получая удовольствие от процесса?

VOICE
«Прощайте, дорогой лорд-канцлер» — памяти Александра Ширвиндта «Прощайте, дорогой лорд-канцлер» — памяти Александра Ширвиндта

Александра Ширвиндт: его роли, жизненные принципы, всегдашняя грусть и ирония

СНОБ
Сделка с ангелом: где стартапам ранних стадий найти инвестиции Сделка с ангелом: где стартапам ранних стадий найти инвестиции

Где основателям стартапов искать деньги прямо сейчас

Forbes
4 правила секс-безопасности в командировке 4 правила секс-безопасности в командировке

Как сделать так, чтобы секс в командировке принес только яркие впечатления

Psychologies
Хозяйка острова Ро Хозяйка острова Ро

При жизни эта женщина была символом свободы, сопротивления и греческой нации

Дилетант
Несчастливые дни Несчастливые дни

«Гении»: попытка байопика Сэмюэла Беккета

Weekend
Расклад такой Расклад такой

Пора стереть с собственного лица следы усталости от зимы, морщины и купероз!

Собака.ru
Первый поход Первый поход

Кем были первые переселенцы из Африки на другие континенты?

Вокруг света
Вперед, девочки! Вперед, девочки!

Киногероини, у которых стоит поучиться здоровой самооценке

Лиза
Поиск себя, детективы и любовь: 10 удачных экранизаций женских романов Поиск себя, детективы и любовь: 10 удачных экранизаций женских романов

Удачные экранизации романов, написанных женщинами

Forbes
Биохакинг: Победить старение и смерть Биохакинг: Победить старение и смерть

Что говорит про мечты о вечной молодости настоящая наука?

Новый очаг
Премиальный полуприцеп заезжает в свободную нишу Премиальный полуприцеп заезжает в свободную нишу

«Вагнермайер Руссланд» намерен взять лучшее от своего зарубежного партнера

Монокль
Своевременное вневременное Своевременное вневременное

Как математик Александр Константинов стал художником чистой линии

Weekend
Что сажать на рассаду Что сажать на рассаду

Самые популярные и простые в уходе растения на рассаду

Лиза
Россия «в состоянии крайней слабости» Россия «в состоянии крайней слабости»

Положение «белой России» в 1919 году выглядело крайне уязвимым

Дилетант
Робот-пылесос научили ходить по ступенькам Робот-пылесос научили ходить по ступенькам

Разработан робопылесос, который способен спускаться и подниматься по лестницам

N+1
Для смелых читателей: как Дарина Якунина 15 лет руководит издательством «Поляндрия» Для смелых читателей: как Дарина Якунина 15 лет руководит издательством «Поляндрия»

Основательница «Поляндрии» — об издательстве и детских книгах

Forbes
Все альбомы Metallica от худшего к лучшему Все альбомы Metallica от худшего к лучшему

Падения и взлеты легендарной Metallica

Maxim
Как безопасно и качественно помыть глухие окна: советы профессионалов Как безопасно и качественно помыть глухие окна: советы профессионалов

Как очистить глухие окна, не вылезая почти всем телом в окно

ТехИнсайдер
Способность птиц решать головоломки с едой связали с размером мозга и инновационным поведением Способность птиц решать головоломки с едой связали с размером мозга и инновационным поведением

Птицы, лучше решающие головоломки с едой, имеют более крупный мозг

N+1
Как отличить поддельный смартфон от оригинального Как отличить поддельный смартфон от оригинального

Гайд, как обнаружить поддельное устройство, заказанное на маркетплейсе

Maxim
Открыть в приложении