Технологии растениеводства
Фото: id3a-genesis.com

Применение искусственного интеллекта  в сельском хозяйстве сэкономит множество ресурсов

Слушать статью

Стартапы на основе технологий искусственного интеллекта пытаются разработать генеративные модели для оптимизации выращивания сельхозкультур в теплицах. Разработчики говорят, что нейросети помогут лучше понять потребности растений, найти с ними «общий язык» и оптимизировать производство продуктов питания. 

По мнению основателя компании Hortiya, Марка Ваймера-Хаблитцеля, технологии искусственного интеллекта позволят снизить затраты тепличных предприятий. Стартап формирует набор данных для обучения модели искусственного интеллекта, которая может понять, как различные входные данные или климатические условия влияют на системы и рост растений. Если это удастся, компания сможет повысить энергоэффективность производства овощей закрытого грунта. Таким образом тепличники начнут более экономно расходовать дорогостоящие энергоресурсы, в первую очередь — электроэнергию.

Большая часть данных будет собираться с датчиков теплицы, которые измеряют, как растения реагируют на изменения уровня освещённости, тепла и наличия питательных веществ в грунте. Но есть ещё один вид данных, которые интересуют исследователей. Например, как корневая система растений посылает электрические сигналы листьям или как во время сильного стресса растения издают высокочастотные звуки, недоступные для нашего слуха. Если к этому массиву информации добавить сведения об уровне влажности, температуре воздуха, рыночной конъюнктуре на продукцию, то можно прогнозировать  различные события: скачки цен на продукты питания, энергоносители. И на основе выводов производители уже смогут принимать решения.

Модель искусственного интеллекта Hortiya представляет собой эволюционное использование датчиков и данных, которые всё чаще используются в сельском хозяйстве. Компания Hortiya уже разработала продукт, который сочетает в себе датчики теплиц и технологии ИИ, чтобы помочь фермерам более эффективно использовать освещение, оптимизируя время, когда растения наиболее восприимчивы к поглощению энергии.

технологии для растениеводства
Фото: sifted.eu

Решение уже используется в двух пилотных исследованиях и одним коммерческим заказчиком в теплице площадью 5000 кв. метров. В лабораторных условиях удалось доказать, что новая модель ИИ способна снизить потребление энергии растениями при сохранении той же урожайности на 30%. Возможно, в условиях теплицы этот показатель будет и ниже, но даже экономия в 10% — важный результат для любой компании.

По мнению основателя стартапа, не за горами то время, когда фермеру будет достаточно задать конкретный вопрос, на который нейросеть подготовит подробный алгоритм действий.

В ближайшее время многие инвесторы заинтересуются различными проектами с использованием набирающей всё большую популярность сети ChatGPT. Тем более велика вероятность того, что многие фермеры захотят перенести производство овощей и зелени с открытого в защищённый грунт. Причина — череда засух в странах Европы. 

Учёные уже активно используют искусственный интеллект и нейросети. Например, в Объединённом институте ядерных исследований (ОИЯИ) разработали цифровую платформу для распознавания болезней и вредителей растений. В систему уже загружено около 4 тыс. изображений, на основе которых нейросеть «ставит» диагноз.

Подписаться
Уведомить о
guest
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
0
Обсудим в комментариях?x