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

Учитывая, что к 2050 году население мира, как ожидается, вырастет на 2 миллиарда человек, нам необходимо увеличить производство продуктов питания примерно на 60%, чтобы справиться с этим. Искусственный интеллект (ИИ) помогает нам решить эту задачу, способствуя инновациям в сельском хозяйстве. Инновации на базе ИИ можно использовать для мониторинга домашнего скота, анализа роста сельскохозяйственных культур, прогнозирования необходимости технического обслуживания оборудования и многого другого. Когда мы думаем о сельском хозяйстве, мы часто представляем себе только фермерство. Однако это обширная область, охватывающая множество различных функций и процессов.

Чтобы лучше понять влияние ИИ в сельском хозяйстве, давай рассмотрим конкретный пример: жизненный цикл фрукта. Что происходит во время его пути с поля до нашего стола?

В этом блоге мы исследуем, как ИИ помогает на каждом этапе процесса: от посадки, выращивания и сбора урожая до обработки, транспортировки и продажи фруктов. Начнем!

Link to this sectionВнедрение новых технологий в сельское хозяйство для посадки фруктов#

Первый этап жизненного цикла фруктовых культур — это выбор семян и их посадка. Фермеру нужно решить, какой фрукт выращивать в этом сезоне. Методы ИИ, такие как машинное обучение, можно использовать для анализа больших объемов данных, чтобы помочь фермерам выбрать лучшие семена для конкретных условий почвы и климата. Оценивая исторические погодные условия, состав почвы и данные об урожайности, ИИ может рекомендовать оптимальные сорта семян, которые с наибольшей вероятностью хорошо приживутся. Использование ИИ для выбора семян — это активно развивающаяся область исследований, вызывающая большой интерес и обладающая огромным потенциалом.

Например, в рамках конкурса CGIAR Inspire Challenge 2018 года проект по использованию машинного обучения для более умного выбора семян получил грант в размере 100 000 долларов. Этот проект возглавляли исследователи из BioSense Institute и CIMMYT. Они использовали данные о различных новых сортах кукурузы с сотен участков оценки в Мексике для разработки моделей, прогнозирующих эффективность семян. Использование подхода, основанного на данных, увеличивает шансы на успешный урожай и снижает риск потери культур. Как только выбран лучший тип семян, компьютерное зрение может помочь проверить качество этих семян.

Рис 1. Спутниковый снимок, показывающий производство кукурузы в Мексике, где более яркие области указывают на более здоровую растительность.

Link to this sectionИспользование компьютерного зрения для оценки качества семян#

Компьютерное зрение можно использовать для анализа изображений высокого разрешения семян фруктов, чтобы обнаружить дефекты, болезни и генетические признаки, которые могут быть невидимы для человеческого глаза. Различные задачи компьютерного зрения могут быть применены для анализа этих изображений с целью сортировки, классификации и оценки качества семян. Автоматизируя эти задачи, ИИ помогает гарантировать, что высаживаются только семена высочайшего качества, а фермеры получают более высокий урожай.

Например, Seed X's GeNee™ Sorter — это семенной сортировщик на базе ИИ, который улучшает процесс отбора семян. Сортировщик делит семена на две категории: высококачественные семена, которые, скорее всего, прорастут, направляются в основной контейнер, в то время как семена, которые вряд ли прорастут, сортируются во вторичный контейнер. Он справляется с такими задачами, как оценка цвета, формы, размера, генетической чистоты и прогнозирование уровня всхожести. Благодаря этому сортировщику уровень всхожести можно повысить до более чем 90%, что означает, что больше семян успешно превращаются в здоровые растения.

Рис 2. Сортировщик Seed X's GeNee™ Sorter.

Link to this sectionИспользование ИИ для выращивания и сбора фруктов#

ИИ также можно использовать для улучшения анализа почвы и мониторинга урожая. Дроны с современными камерами летают над фруктовыми садами, захватывая детализированные изображения состояния почвы и растений. Эти изображения обрабатываются для создания карт, отображающих изменения влажности почвы, уровней питательных веществ и состояния здоровья растений. На основе данных анализа изображений можно выполнять такие задачи, как обнаружение сорняков, мониторинг роста, оценка урожайности, корректировка ирригации, точное внесение удобрений и реализация целенаправленной борьбы с вредителями. Мониторинг в режиме реального времени с помощью ИИ помогает повысить урожайность фруктовых культур и способствует устойчивым методам ведения сельского хозяйства.

Сбор урожая с поля всего на один день раньше или позже оптимального времени может снизить потенциальный доход фермера на сумму от 3,7% до 20,4%. ИИ может помочь определить лучший момент для сбора плодов. Традиционные методы сбора урожая сильно зависят от ручного труда и могут быть менее эффективными и более трудоемкими. Методы сбора урожая с поддержкой ИИ используют современные датчики и алгоритмы машинного обучения для анализа данных о цвете, размере плодов и условиях окружающей среды, чтобы спрогнозировать их спелость. Таким образом, фрукты собираются в самый лучший момент, что ведет к более высокой урожайности и меньшим потерям.

Рис 3. Использование компьютерного зрения для сегментации спелой клубники.

Link to this sectionПослеуборочная обработка: объемный анализ сегментации и упаковки фруктов#

После сбора урожая следующим важным 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.

Рис 4. Использование модели компьютерного зрения Ultralytics YOLOv8 для сегментации фруктов.

Процесс включает в себя захват изображений высокого разрешения фруктов на конвейерной ленте, сегментацию отдельных фруктов с помощью модели YOLOv8 и выполнение объемного анализа для измерения размера и формы, а также обнаружения дефектов. На основе анализа фрукты автоматически сортируются и классифицируются по разным категориям для соответствующей упаковки, обработки или распределения. Сортировка и классификация на основе ИИ повышают эффективность, точность и последовательность, сокращают отходы и максимизируют ценность урожая.

Как только фрукты отсортированы и классифицированы, автоматизированные упаковочные машины могут точно упаковать их. Системы OCR (оптического распознавания символов) на базе ИИ могут проверять упаковку на точность, верифицируя этикетки, штрих-коды и другую важную информацию для обеспечения соответствия стандартам и правилам. Проверяя упаковку таким образом, можно избежать ситуаций, например, с продуктами с истекшим сроком годности. ИИ может обнаружить некорректные этикетки или даты истечения срока годности и пометить их для исправления до того, как продукты попадут к потребителям.

Link to this sectionИнновации ИИ в розничной торговле и распределении фруктов#

Теперь представь, что у тебя есть лучшие фрукты, упакованные и готовые к доставке. ИИ может улучшить логистику и транспортировку фруктов путем оптимизации маршрутов. Сохранение свежести фруктов во время транзита и поиск наиболее эффективных маршрутов доставки — это серьезные проблемы. Алгоритмы ИИ могут анализировать структуру трафика, погодные условия и графики доставки, чтобы определить лучшие маршруты и сократить время в пути и затраты.

После того как фрукты попадают в магазин, ИИ продолжает играть ключевую роль в управлении запасами и прогнозировании спроса. Системы ИИ могут анализировать данные о продажах, предпочтениях клиентов и сезонных трендах, чтобы более точно прогнозировать спрос. Розничные магазины могут поддерживать оптимальный уровень запасов на основе аналитики ИИ и снижать риск переизбытка или нехватки товаров.

Рис 5. Сотрудники пополняют запасы фруктов в розничном магазине. Источник изображения: Envato Elements.

Компьютерное зрение можно использовать в магазинах для отслеживания запасов на полках в режиме реального времени. Используя обнаружение объектов, камеры с ИИ могут определять, когда товар заканчивается или неправильно размещен, и уведомлять персонал о необходимости пополнить запасы или переставить полки. Обеспечивая наличие правильного количества свежих продуктов в нужное время, ИИ помогает повысить удовлетворенность клиентов и сократить пищевые отходы.

Link to this sectionОбщее влияние ИИ на фруктовую индустрию#

ИИ способен сыграть большую роль в том, чтобы помочь потребителям получать фрукты лучшего качества. Отличный пример успешной интеграции ИИ во фруктовую индустрию — это Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms трансформировала свою деятельность от семян до прилавков магазинов с помощью технологий ИИ. Датчики и аналитика данных на базе ИИ помогают отслеживать и управлять всем, начиная от климата и уровня влажности в теплице до логистики транспортировки продуктов. Nature Fresh Farms оптимизировала условия выращивания, контролировала ирригацию и сократила расходы. Система ИИ также способна доставлять продукцию на полки супермаркетов в течение 24–48 часов после упаковки, значительно сокращая время транспортировки и сохраняя свежесть.

Несмотря на многочисленные преимущества, существуют некоторые потенциальные недостатки использования ИИ во фруктовой индустрии:

• Стоимость внедрения: Первоначальные инвестиции в технологии ИИ могут быть высокими, что может стать барьером для некоторых фермеров и производителей.
• Технологическая зависимость: Сильная зависимость от ИИ и технологий может создать зависимость, которой может быть трудно управлять, особенно в случае возникновения технических проблем или сбоев.
• Обслуживание и поддержка: Системы ИИ требуют регулярного обслуживания и обновлений для эффективного функционирования, что может увеличить текущие расходы и эксплуатационную сложность.
• Сложность использования: Некоторым фермерам технологии ИИ могут показаться трудными для понимания и использования, поэтому необходимы обучение и поддержка.

Link to this sectionКультивируя завтрашний день#

От выбора семян до созревания фруктов, ИИ меняет сельское хозяйство на протяжении всего жизненного цикла продуктов — от ферм до твоего обеденного стола. Он помогает фермерам следить за здоровьем почвы, прогнозировать лучшее время для сбора урожая и точно сортировать продукты. Оптимизируя ресурсы, сокращая отходы и повышая урожайность, ИИ делает фермерство более эффективным и устойчивым. Несмотря на такие проблемы, как затраты, необходимость в технических знаниях и зависимость от качества данных, преимущества ИИ во многих случаях делают эти усилия оправданными. Именно поэтому все больше фермеров внедряют ИИ.

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