От фермы до стола: как ИИ стимулирует инновации в сельском хозяйстве

Ожидается, что к 2050 году население мира вырастет на 2 миллиарда человек, поэтому нам необходимо увеличить производство продовольствия примерно на 60%, чтобы не отставать. Искусственный интеллект (ИИ) помогает нам решить эту задачу, стимулируя инновации в сельском хозяйстве. Инновации в области ИИ можно использовать для мониторинга домашнего скота, анализа роста сельскохозяйственных культур, прогнозирования необходимости технического обслуживания сельскохозяйственного оборудования и многого другого. Когда мы думаем о сельском хозяйстве, мы часто представляем себе только фермерство. Однако это понятие охватывает множество различных функций и процессов.

Чтобы лучше понять влияние ИИ в сельском хозяйстве, рассмотрим конкретный пример: жизненный цикл фрукта. Что происходит с ним на пути от поля до нашего стола?

В этой статье мы рассмотрим, как ИИ помогает на каждом этапе этого процесса: от посадки, выращивания и сбора урожая до обработки, транспортировки и продажи фруктов. Начнем!

Внедрение новых технологий в сельском хозяйстве для посадки фруктов

Первый шаг в жизненном цикле фруктовых культур — выбор семян и их посадка. Фермеру необходимо решить, какие фрукты выращивать в этом сезоне. Методы ИИ, такие как машинное обучение, можно использовать для анализа больших объемов данных, чтобы помочь фермерам выбрать лучшие семена для их конкретных почвенных и климатических условий. Оценивая исторические погодные условия, состав почвы и данные об урожайности, ИИ может рекомендовать оптимальные сорта семян, которые с наибольшей вероятностью будут процветать. Использование ИИ для отбора семян — это активно развивающаяся область исследований, вызывающая большой интерес и имеющая огромный потенциал. 

Например, в 2018 году в рамках программы CGIAR Inspire Challenge было выделено 100 000 долларов на проект, использующий машинное обучение для более разумного отбора семян. Этот проект возглавили исследователи из Института BioSense и CIMMYT. Они использовали данные о различных новых сортах кукурузы, полученные с сотен оценочных площадок в Мексике, чтобы разработать модели, предсказывающие эффективность семян. Подход, основанный на данных, повышает шансы на успешный урожай и снижает риск неурожая. После того как выбран лучший сорт семян, компьютерное зрение может проверить их качество.

‍

Использование компьютерного зрения для оценки качества семян

Компьютерное зрение можно использовать для анализа изображений фруктовых семян с высоким разрешением, чтобы выявлять дефекты, болезни и генетические признаки, которые могут быть не видны человеческому глазу. Различные задачи компьютерного зрения могут быть использованы для анализа этих изображений с целью сортировки, градации и оценки качества семян. Автоматизируя эти задачи, ИИ может помочь гарантировать, что будут посажены только семена самого высокого качества, и фермеры смогут добиться повышения урожайности.

Например, GeNee™ Sorter от Seed X — это сортировщик семян на основе ИИ, который улучшает процесс отбора семян. Сортировщик разделяет семена на две категории: высококачественные семена, которые, вероятно, прорастут, направляются в основной ящик, а семена, которые вряд ли прорастут, — во вторичный ящик. Он выполняет такие задачи, как оценка цвета, формы, размера, генетической чистоты и прогнозирование скорости прорастания. Благодаря сортировщику скорость прорастания может быть повышена до более чем 90%, что означает, что больше семян успешно вырастают в здоровые растения.

‍

Использование ИИ для выращивания и сбора фруктов

ИИ также можно использовать для улучшения анализа почвы и мониторинга посевов. Дроны с усовершенствованными камерами пролетают над фруктовыми полями, делая детальные снимки почвы и здоровья растений. Эти изображения обрабатываются для создания карт, показывающих изменения влажности почвы, уровня питательных веществ и здоровья растений. На основе данных, полученных в результате анализа изображений, можно выполнять такие задачи, как обнаружение сорняков, мониторинг роста, оценка урожайности, корректировка полива, точное внесение удобрений и осуществление целевой борьбы с вредителями. Мониторинг в режиме реального времени с использованием ИИ может помочь повысить урожайность фруктовых культур и способствовать устойчивым методам ведения сельского хозяйства.

Сбор урожая всего за день до или после оптимального времени может снизить потенциальный доход фермера на 3,7% или даже на 20,4%. ИИ может помочь определить наилучший момент для сбора фруктов. Традиционные методы сбора урожая в значительной степени зависят от ручного труда и могут быть менее эффективными и более трудоемкими. Методы сбора урожая с помощью ИИ используют передовые датчики и алгоритмы машинного обучения для анализа данных о цвете, размере фруктов и условиях окружающей среды для прогнозирования спелости. Таким образом, фрукты собираются в наилучшем состоянии, что приводит к повышению урожайности и сокращению отходов.

‍

Послеуборочная обработка: Объемный анализ сегментации и упаковки фруктов

После сбора урожая следующим ключевым шагом является сортировка и классификация фруктов, чтобы лучшие продукты могли попасть к потребителям. ИИ можно использовать для объемного анализа сегментации фруктов. Применяя модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, можно оценить размер, форму и качество фрукта.

‍

Процесс включает в себя получение изображений фруктов с высоким разрешением на конвейерной ленте, сегментирование отдельных фруктов с помощью модели YOLOv8 и выполнение объемного анализа для измерения размера и формы, а также выявления дефектов. На основе анализа фрукты автоматически сортируются и классифицируются по различным категориям для соответствующей упаковки, обработки или распределения. Сортировка и классификация на основе ИИ повышают эффективность, точность и согласованность, сокращают отходы и максимизируют ценность урожая.

После сортировки и классификации фруктов автоматизированные упаковочные машины могут точно их упаковывать. Системы OCR (оптического распознавания символов) на основе ИИ могут проверять точность упаковки, проверяя этикетки, штрих-коды и другую важную информацию на соответствие стандартам и правилам. Благодаря такой проверке упаковки можно избежать ситуаций, когда продукты оказываются просроченными. ИИ может обнаруживать неправильные этикетки или истекшие сроки годности и отмечать их для исправления до того, как продукты попадут к потребителям.

Инновации ИИ в розничной торговле и дистрибуции фруктов

Теперь представим, что у вас есть лучшие фрукты, упакованные и готовые к доставке. ИИ может улучшить логистику и транспортировку фруктов за счет оптимизации маршрутов. Поддержание свежести фруктов во время транспортировки и поиск наиболее эффективных маршрутов доставки — серьезные задачи. Алгоритмы ИИ могут анализировать структуру трафика, погодные условия и графики доставки, чтобы определить наилучшие маршруты и сократить время в пути и затраты.

После того как фрукты поступают в магазин, ИИ продолжает играть важную роль в управлении запасами и прогнозировании спроса. Системы ИИ могут анализировать данные о продажах, предпочтения клиентов и сезонные тенденции для более точного прогнозирования спроса. Розничные магазины могут поддерживать оптимальный уровень запасов на основе данных, полученных с помощью ИИ, и снижать риск переизбытка или нехватки товара. 

‍

Компьютерное зрение можно использовать в магазинах для мониторинга запасов на полках в режиме реального времени. Используя обнаружение объектов, камеры на основе ИИ могут определять, когда запасы заканчиваются или размещены неправильно, и оповещать персонал о необходимости пополнить или переставить полки. Обеспечивая наличие нужного количества свежих продуктов в нужное время, ИИ помогает повысить удовлетворенность клиентов и сократить количество пищевых отходов.

Общее влияние ИИ на фруктовую промышленность

Искусственный интеллект (ИИ) может сыграть важную роль в обеспечении потребителей фруктами более высокого качества. Отличным примером успешной интеграции ИИ в фруктовую промышленность является компания Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms преобразовала свою деятельность от семян до магазина с помощью технологий ИИ. Датчики на основе ИИ и анализ данных помогают отслеживать и управлять всем: от климата и уровня влажности в теплице до логистики транспортировки продукции. Nature Fresh Farms оптимизировала условия выращивания, контролирует орошение и сократила затраты. Система ИИ также позволяет доставлять продукцию на полки супермаркетов в течение 24-48 часов после упаковки, что значительно сокращает время транспортировки и сохраняет свежесть.

Несмотря на многочисленные преимущества, использование ИИ в фруктовой промышленности имеет и некоторые потенциальные недостатки:

• Стоимость внедрения: Первоначальные инвестиции в технологии ИИ могут быть высокими, что может стать барьером для некоторых фермеров и производителей.
  ‍
• Зависимость от технологий: Чрезмерная зависимость от ИИ и технологий может создать проблемы в управлении, особенно в случае технических сбоев или неполадок.
  ‍
• Обслуживание и поддержка: Системы ИИ требуют регулярного обслуживания и обновлений для эффективной работы, что может увеличить текущие расходы и операционную сложность.
  ‍
• Сложность использования: Некоторым фермерам может быть сложно понять и использовать технологии ИИ, что потребует обучения и поддержки.

Выращивая завтрашний день

От выбора семян до созревания плодов, ИИ меняет сельское хозяйство на протяжении всего жизненного цикла продукции, от ферм до вашего стола. Он помогает фермерам контролировать здоровье почвы, прогнозировать лучшее время для сбора урожая и точно сортировать продукцию. Оптимизируя ресурсы, сокращая отходы и повышая урожайность, ИИ делает сельское хозяйство более эффективным и устойчивым. Несмотря на такие проблемы, как затраты, потребность в технических знаниях и зависимость от качества данных, преимущества ИИ во многих случаях делают эти проблемы стоящими. Именно поэтому все больше и больше фермеров внедряют ИИ.

Оставайтесь на связи с нашим сообществом, чтобы продолжать узнавать об ИИ! Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать, как мы используем ИИ для создания инновационных решений в таких отраслях, как производство и здравоохранение. 🚀