Роботизация урожая: Интеллектуальные системы сбора и обработки сельхозпродукции. Монография. Алексей Грачов
и затраты в агропромышленном секторе. Применение ИИ помогает в решении ряда задач: от прогнозирования урожайности и мониторинга состояния посевов до оптимизации сбора урожая и его сортировки. Эти достижения становятся возможными благодаря алгоритмам машинного обучения, системам машинного зрения, нейронным сетям и интернету вещей (IoT), которые интегрированы в современные агропромышленные процессы. Ниже представлены ключевые роли, которые ИИ выполняет в автоматизации сельхозпроцессов.
1. Прогнозирование урожайности и управление рисками
ИИ активно применяется для анализа и прогнозирования урожайности. Используя данные о погодных условиях, почве, влажности и истории урожаев, системы ИИ могут предсказать, какой урожай можно ожидать в текущем сезоне. Например, аналитические платформы, такие как Climate FieldView, помогают аграриям прогнозировать урожайность с точностью до 85—90%, что позволяет более точно планировать сельхоздеятельность и распределение ресурсов. В России и США ИИ-решения для прогнозирования помогают не только фермерским хозяйствам, но и крупным корпорациям, таким как «РосАгро» и Monsanto, оптимизировать стратегические планы и инвестиции.
2. Мониторинг состояния полей и растений
Технологии машинного зрения в сочетании с ИИ позволяют эффективно мониторить состояние посевов, определяя болезни, вредителей и другие проблемы в ранней стадии. Дроны, оснащенные камерами с высоким разрешением и мультиспектральными датчиками, позволяют обнаруживать отклонения в росте растений или выявлять недостаток питательных веществ. Это становится возможным благодаря анализу изображений и выявлению изменений в цвете и текстуре посевов. В США и Европе такие системы позволяют сократить потери урожая на 10—15%, в то время как в России подобные системы пока охватывают менее 5% агропредприятий, но демонстрируют устойчивый рост.
3. Оптимизация полива и внесения удобрений
Системы точного земледелия, управляемые ИИ, могут оптимизировать полив и внесение удобрений, что позволяет не только снизить расходы, но и минимизировать воздействие на окружающую среду. ИИ анализирует данные с почвенных сенсоров и прогнозирует, где и когда требуется полив или подкормка растений. Эта технология особенно полезна в засушливых регионах, где водные ресурсы ограничены. В странах ЕС такие системы уже позволяют сократить потребление воды на 20—30%, а в России, где внедрение ИИ в агросекторе пока на стадии развития, использование таких технологий только начинает набирать обороты.
4. Сбор и сортировка урожая
ИИ играет важную роль в автоматизации сбора урожая, особенно при работе с культурами, требующими деликатного обращения, такими как ягоды, фрукты и овощи. Роботы, оснащенные ИИ и машинным зрением, могут определять степень зрелости плодов и собирать только спелые плоды с минимальным риском повреждения. Например, роботизированные