Интеграция искусственного интеллекта в сельское хозяйство в целом и в тепличное растениеводство в частности знаменует собой новую эру в АПК. Путь ИИ от теоретического исследования к практическому применению все еще находится на стадии развития, тем не менее, достигнутые результаты впечатляют.
Портал AgroXXI.ru ознакомился со статьей Ребекки Бокхаут, опубликованной на портале HortiDaily.com, о том, кто стоит у истоков внедрения искусственного интеллекта в огуречные теплица и как продвигается сейчас эта технология: «С 2018 года генеральный директор Koidra доктор Кеннет Тран расширяет возможности выращивания огурцов в контролируемых условиях, то есть в теплицах.
В том же году команда под руководством Трана заняла первое место на первом конкурсе Autonomous Greenhouse Challenge, показав мировой рекорд урожайности тепличных огурцов 51,25 кг/м2 менее чем за четыре месяца. В то время Тран работал в Microsoft Research над реальными исследованиями в области обучения ИИ, уделяя особое внимание приложениям в области оптимизации энергопотребления центров обработки данных и сельскому хозяйству с контролируемой средой.
Конкурс 2018 года, организованный Университетом Вагенингена в Нидерландах, стал первым случаем, когда огурцы выращивали дистанционно с использованием искусственного интеллекта. Пять международных команд, представляющих девять стран, должны были выращивать огурцы на площади 96 квадратных метров. Целью было максимизировать чистую прибыль и минимизировать использование ресурсов. Шестое отделение теплицы контролировалось опытными голландскими производителями и служило эталоном.
Каждая команда удаленно управляла исполнительными механизмами (отопления, вентиляции, экранирования, освещения, туманообразования, подачи CO2, воды и питательных веществ) с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. У разных команд они были разными, что приводило к разным стратегиям производства, климата и орошения, а также к различной урожайности и эффективности использования ресурсов.
Команда Sonoma под руководством Трана выделилась тем, что сосредоточила внимание на высоком интегральном дневном освещении, одновременно оптимизируя искусственное освещение, температуру и выбросы CO2. Достигнув рекорда, команда превзошла всех конкурентов по прибыли и устойчивому развитию. По сравнению с эталонным производителем, их чистая прибыль составила 17%.
«Это продемонстрировало потенциал искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, особенно в повышении эффективности использования ресурсов, урожайности и уменьшении необходимости постоянного человеческого контроля», — говорит Тран, который сейчас является генеральным директором Koidra, поставщика интеллектуальной автоматизации теплиц с использованием искусственного интеллекта.
Победа Трана на первом конкурсе WUR по автономной теплице послужила значительным шагом вперед в изучении того, как технологии могут быть интегрированы в традиционные методы выращивания. Это также сыграло ключевую роль в основании им Koidra.
По его словам, искусственный интеллект сегодня является инструментом поддержки принятия решение по увеличению урожайности и экономии ресурсов, адаптируется к фермам любого размера и пользователям с разным уровнем опыта. Важно, что ИИ помогает производителям адаптироваться к новым культурам и изучать рентабельность их внедрения на основе прогнозов, а не путем дорогостоящих проб и ошибок.
С финансовой точки зрения преимущества ИИ в сельском хозяйстве можно количественно оценить двумя важными способами: увеличением доходов на квадратный метр в год и экономией расходов на квадратный метр в год. Первое достигается за счет более высоких урожаев и более качественной продукции, которая пользуется высоким спросом на рынке. Последнее реализуется за счет более эффективного использования ресурсов, таких как вода, питательные вещества и энергия, что приводит к существенному снижению затрат.
«Эти финансовые доходы не просто гипотетические. Их активно демонстрируют в реальных приложениях, о чем свидетельствуют испытания и сотрудничество между компаниями, занимающимися искусственным интеллектом, такими как Koidra, и крупномасштабными предприятиями по выращиванию», - подчеркивает Тран.
В настоящее время исследователи Вагенингенского Университета продолжают изучать автономные тепличные системы в рамках своего проекта AGROS. Основное внимание уделяется созданию автономной теплицы для огурцов, выращивание которой контролируется дистанционно с помощью искусственного интеллекта. Этот проект объединяет интеллектуальные алгоритмы и передовые датчики для мониторинга ключевых характеристик сельскохозяйственных культур, помогая принимать решения для прибыльного выращивания.
Валидационные испытания завершились в августе этого года. В эксперименте выращивали огурцы Hi Power в трех тепличных отделениях разными методами. Один отсек контролировался производителями с использованием традиционных методов, а два других использовали алгоритмы искусственного интеллекта — цифровой двойник и алгоритм обучения с подкреплением (RL).
Интересно, что в этом последнем испытании производители по традиционному способу достигли самой высокой чистой прибыли, что доказало эффективность традиционных знаний в области стратегий выращивания огурцов и орошения.
Отделение Digital Twin, которое моделировало реакцию сельскохозяйственных культур и климата, использовало данные в реальном времени, чтобы сбалансировать затраты и выгоды. Хотя здесь собрали меньше огурцов, но более эффективно использовали электроэнергию, что привело к самой низкой стоимости за кВтч электроэнергии.
В отсеке RL алгоритм автономно контролировал климат, регулируя такие факторы, как освещение, концентрация CO2 и отопление. Несмотря на то, что алгоритм не был приучен к орошению, урожайность была хорошей, искусственный интеллект принимал верные решения. На основании полученных данных исследователи продолжат оптимизацию.
Что касается коммерческого выращивания, в прошлом году Koidra объединилась с Great Lakes Greenhouses Inc. (GLG), одним из крупнейших операторов теплиц в Северной Америке, чтобы увидеть, насколько возможно увеличение урожайности с помощью автономной теплицы для огурцов.
Koidra предложила свои инновационные решения, в том числе системы DataPilot и KoPilot, для оптимизации условий выращивания в теплицахGLG.
DataPilot играет решающую роль в этом процессе, интегрируя и управляя большими наборами данных, которые необходимы для принятия обоснованных решений. Эти наборы данных, хранящиеся в облаке и визуализируемые на информационной панели, предоставляют комплексный обзор условий окружающей среды.
Тем временем KoPilot, извлекая информацию из этих данных, принимает решения в режиме реального времени и отправляет заданные значения обратно на климатический компьютер. Это позволяет осуществлять динамические настройки. Синергия между DataPilot и KoPilot позволяет системе плавно адаптироваться к изменяющимся условиям и динамически оптимизировать операции, постоянно обеспечивая оптимальную развивающуюся среду.
Испытание длилось три месяца и привело к увеличению урожайности на 19,6% по сравнению с контролируемой зоной, управляемой вручную опытными производителями. В то же время GLG снизила себестоимость единицы электроэнергии примерно на 17% в зоне, контролируемой ИИ.
Повышение урожайности было достигнуто за счет круглосуточного контроля температуры, влажности и уровня CO2. Никакого дополнительного освещения не использовалось.
«При оптимизации мы всегда уделяем первоочередное внимание урожайности. Но когда мы можем добавить процент увеличения урожайности, не увеличивая при этом парниковый след, и сэкономить расходы, такие технологии нам действительно интересны», - отметил Марк Реймер, менеджер по исследованиям и развитию бизнеса GLG».