Інноваційна платформа з аналізу величезного масиву даних дає змогу Agricom Group практично в режимі реального часу розуміти, що відбувається з кожною рослиною на полі.
Зростання цифрового сільського господарства й пов’язаних із ним технологій відкрило чимало нових можливостей для збору й аналізу даних. Дистанційні датчики, супутники й БПЛА можуть оперативно збирати інформацію по всьому полю — про стан посівів і ґрунту, температуру, вологість, наявність шкідників і потребу в засобах захисту. Аналіз цього величезного масиву даних був би неможливий без штучного інтелекту, що дедалі більше стає у пригоді прогресивному агробізнесу.
Новації, що змінюють підходи
— Ще зовсім недавно, коли заходила мова про застосування дронів, скажімо, для обприскування посівів тощо, моя позиція була дуже скептичною, як і щодо раціонального застосування високих технологій у сільському господарстві, — зізнається виконавчий директор Agricom Group Петро Мельник. — Утім, буквально кілька місяців тому я кардинально змінив свою думку завдяки інноваційній платформі, яку ми активно запроваджуємо в усіх кластерах компанії. Цей інструмент реально змінює підходи до господарювання, передусім щодо ефективного ухвалення рішень, дотримання агротехнологій і досягнення очікуваних результатів попри непередбачувані раніше чинники.
Усі розрахунки, звісно ж, базуються на математичному моделюванні. Алгоритм штучного інтелекту обробляє дані, адаптується й навчається. А надалі вже сам удосконалює власну здатність долати проблеми довкілля й агротехнологічного процесу, а також досягати визначеної мети. Принцип такий: система отримує дедалі більше подібних наборів даних, які можуть бути класифіковані в певні протоколи (мовою програмістів — статистичний характер отриманих даних поліпшується). Тому це дозволяє штучному інтелекту ефективніше «прогнозувати», чи то пак, створювати відповідну модель.
Потреби конкретного поля інноваційна платформа, якою послуговується Agricom Group, автоматично аналізує в розрізі точного прогнозу погоди на місцевому рівні й дає рекомендації щодо найефективніших строків виконання тих чи тих дій, приміром, оптимального періоду сівби. Отримавши дані з усіх розташованих поблизу метеостанцій, система видає дуже точний локальний прогноз (окремо для кожного поля) на кілька днів наперед. У цьому кластери компанії вже неодноразово переконувалися, та й не раз обійшлося без зайвих витрат на дорогі матеріально-технічні ресурси через потужні зливи…
Порівняти й зробити висновки
Усіма необхідними для аналізу інструментами можна одночасно послуговуватися з єдиної панелі керування інноваційної платформи. На екрані монітора інформацію відображено у вигляді різнокольорових шарів на карті ГІС (географічної інформаційної системи): тут і дані датчиків, і стани розвитку рослин, і забур’яненість окремих територій, і ураження шкідниками, і прогноз погоди, й поточні завдання, і скаутські перевірки, і супутникові знімки з різними індексами вегетації: NDVI, ENDVI, GNDVI, OSAVI, ARI, SIWSI, WDRVI, VARI700 тощо.
— Здавалося б, що у цьому інноваційного — і в інших програмних продуктах нині пропонують розподіляти всю інформацію за кольорами й виводити середній індекс вегетації. Однак ніхто більше на ринку не пропонує порівнювати між собою індекси вегетації за різні періоди, — зауважує Петро Мельник. І пояснює, що серце революційної інновації — запатентована розробниками стартапу Taranis оптика, яка дає змогу зробити надточну зйомку на швидкості 60 км/год. Відтак уперше для оперативного аналізу тепер доступні зображення роздільною здатністю 0,5 мм на піксель (ще донедавна зі супутників можна було отримати лише у 20 разів слабші — роздільною здатністю 10 см на піксель). Безпілотнику, на якому встановлено таку камеру, за один обліт до снаги охопити повністю все поле.
Що це реально дає сільгоспвиробництву? Передусім на ранній стадії виявляти різного роду аномалії (проблеми ґрунту, забур’янені ділянки, шкідників і хвороби), коли вони ще не досягнули великих масштабів. Очільник Agricom Group пропонує розглянути ефект від такого моніторингу на прикладі конкретного поля:
— Візьмімо фото обльотів дрона на наявність бур’янів. Дивимося локації, де є місця з-понад 50-відсотковою зараженістю. Машина виділила їх кольором. Натискаємо на фото — і ось, прошу дуже: хвощ по кукурудзі. Ми за допомогою зйомки виявили таких 200 гектарів, що вже почали заростати. Бігом кинулися виправляти ситуацію…
Досягнути мети. Зі штучним інтелектом
За день, як показує практика, одна мобільна група облітає 1,5 тис. гектарів кластера, тож загалом для потреб усієї компанії Agricom Group достатньо одногодвох тижнів. Важливий аспект для компанії — відсутність дорогих інвестицій у технічні засоби — дрони, мультиспектральні камери, автотранспорт, обчислювальну техніку тощо — всі витрати бере на себе постачальник послуг. Як і ризики пов’язані з експлуатацією інновацій. Нині штучний інтелект активно навчається розпізнавати хвороби посівів і бур’яни, що є в нашій місцевості. З кожним обльотом полів результати стають дедалі кращими.
На базі цих масивів даних штучний інтелект вибудовуватиме прогноз щодо оцінки потенційного ризику спалахів хвороб, ефективності внесення добрив і пестицидів, можливих відхилень від запланованого результату. Завдяки отриманим за час роботи з платформою даним компанія вже навіть зробила дуже важливі висновки. До речі, деякі — взагалі були на перший погляд парадоксальними. Скажімо, про те, що по соняшнику пшениця краще вегетувала, ніж по ріпаку…
— Тепер у мене з’явилася можливість працювати з полями не просто на рівні щоденних багатогодинних виснажливих польових оглядів, — каже Петро Мельник. — Інноваційна система може підрахувати й порівняти реальні сходи із зображеннями, за потреби запропонує пересіяти відповідну ділянку. Підрахунок площ, на яких зупинилася вегетація, дає розуміння економістам, чи вкладається компанія у свої розрахунки. До речі, цим інструментом користується вся агрономічна команда Agricom Group. Щойно моніторинг системи виявить «вузьку ланку», керівник призначає скаутську перевірку, надіславши агрономові на смартфон GPS-координати локації, куди треба поїхати з інспекцією, зробити фотозйомку, а згодом ще й і звіт. Агроном і сам може проглядати й аналізувати звіти й фотографії, оцінюючи стан культур і оперативно реагуючи на проблеми, зокрема, застосовуючи добрива чи ЗЗР на конкретних ділянках у полі.
Отримавши максимально детальну картину індексів вегетації, надалі в компанії мають на меті сформувати карти-завдання для техніки, зокрема, для диференційного внесення КАС. Це дозволить ефективно використовувати можливості обприскувачів щодо зміни норми внесення, відкриття/закриття форсунок. А річний бюджет наступного року Agricom Group плануватиме, враховуючи потенціал кожного окремого поля.
— Наша культура землеробства отримала свій філософський камінь, — переконаний Петро Мельник. — З величезних обсягів даних алгоритми збирають й аналізують ті дані, що можуть бути зрозумілі та корисні сільгоспвиробникам. Скориставшись штучним інтелектом, вони зможуть досягнути мети, ухвалюючи найоптимальніші та найефективніші рішення.
газета “АгроМаркет”, серпень 2018 року
Усі авторські права на інформацію розміщену у газеті “АгроМаркет” та інтернет-сторінці газети за адресою https://agrotimes.ua/journals належать виключно видавничому дому «АГП Медіа» та авторам публікацій, згідно Закону України “Про авторське право та суміжні права”.
Використання інформації дозволяється тільки після отримання письмової згоди від видавничого дому «АГП Медіа».
AgroTimes
