Фермы будущего |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-09-09 14:34 В сентябре 2016 года редакция корпоративного блога Google опубликовала материал о японском фермере, который использует технологии машинного обучения для сортировки огурцов и их продажи. Это не единственный пример фермеров, использующих современные технологии. Обозреватель vc.ru рассказал о том, как в сельском хозяйстве применяют самоуправляемые тракторы, вертикальные фермы, дронов и спутники. В 1990 году американская компания Big Sandy поставила рекорд, выпустив самый тяжелый и мощный трактор в мире BigBud 747. Он весит 45 тонн, его длина составляет девять метров, ширина - семь метров, а высота - пять метров. Новозеландский трактор T8.435 вряд ли может быть ему конкурентом по размерам - его высота всего два метра. Зато T8.435 - один из самых дорогих тракторов в мире, его стоимость составляет $335 тысяч. Эту цену фермеры платят за новые технологии. T8.435 управляется со спутника, загружает информацию о собранном урожае в облако, работает круглосуточно и сообщается с дронами - они снабжают его информацией об окружающей среде и поле. Водителю всё равно нужно присутствовать в кабине, которая выглядит скорее как салон автомобиля. Фермер из Северной Ирландии Джонни Спенс может находится в нём до 18 часов в день и не чувствовать усталости. «Я не трачу время на управление трактором, из-за этого у меня появляется возможность наблюдать за полем. Этот трактор делает плохого водителя хорошим, а хорошего - великолепным», - говорит Спенс. Такую технику может позволить себе не каждый фермер. В хозяйстве Спенса два T8.435. И это не единственная современная технология, которая есть на его ферме. Он использует GPS-спутники, чтобы распылять удобрения и химикаты, замеряет площадь поля камерой дрона и с его же помощью следит за другими тракторами. Исполнительный директор компании AGCO Рейд Хамр, занимающейся производством и дистрибьюцией сельскохозяйственной техники, в 2010 году ввёл термин «первазивная автоматизация». Он означает любые свойства техники, которые уменьшают нагрузку на рабочую силу. По мнению Хамра, эта технология окажет наибольший эффект на сельскохозяйственную индустрию. «Управление по GPS, программируемые маршруты, автоматический сбор урожая - всё это в скором времени заменит людей на полях», - говорил Хамр. Но даже такие технологии кажутся простыми в сравнении, например, с использованием в фермерстве Big Data. Фермер Джонни Спенс признаётся, что он гик, однако многие современные тенденции не понимает. «Ребята, сидящие в стеклянных башнях в США создают новые вещи, но они слишком сложны для обычного фермера», - говорит Спенс. Ученые и инженеры уже начали разрабатывать вертикальные фермы, сенсоры и сельскохозяйственных роботов. Ожидается, что самоуправляемые роботы, например, будут доступны уже в 2023 году, а финансово выгодны в 2026 году. В августе 2016 года Кимбал Маск (младший брат генерального директора Tesla и SpaceX Элона Маска) запустил фермерский акселератор Square Roots. Цель Маска - обучить предпринимателей вести городское фермерское хозяйство и продавать свои продукты ресторанам и магазинам. Сейчас акселератор занимается созданием инфраструктуры вертикальных гидропонных ферм. Такие фермы занимают значительно меньшие площади и их можно строить прямо в городской среде. Кроме того, они используют на 80% меньше воды. Издание Take Part пишет, что в то же время такие фермы используют гораздо больше энергии и других ресурсов. Критики также считают, что продукцией, которую хотят выращивать на таких фермах (зелень и листья салата), рынок и так уже насыщен. «С другой стороны, предпринимателям нужно с чего-то начинать. Были времена, когда Amazon продавал только книги», - заключает Take Part. Большие надежды фермеры возлагают на закрытые экологические системы. Такие системы никак не зависят от окружающей среды и позволяют выращивать любые растения в любой точке планеты. Пока это лишь теория, но ученые надеются создать систему, которая будет эффективно перерабатывать отходы в кислород, воду и еду, поддерживая жизнь внутри. В небольших масштабах закрытые экологические системы уже существуют. Например, Biosphere 2, которая находится в Аризоне. В 90-х годах Biosphere 2 использовали для того, чтобы понять, может ли группа людей выживать в полностью закрытой среде, обеспечивая себя ресурсами. Два длительных эксперимента (первый продлился два года, второй - полгода) сложно назвать успешными, но определённые плоды они дали. Группа учёных успешно справлялась с недостатком калорий в рационе и падающим уровнем кислорода, но оба эксперимента закрыли. Затем Biosphere 2 несколько раз перекупали различные организации, пока в июне 2007 года систему не отдали в распоряжение Университета Аризоны. Сейчас учреждение служит экспериментальным полигоном для изучения экологии, атмосферы и геохимии. Больше всего фермеры ждут появления автоматизированной логистики. Глава инженерного отдела университета Харпера Адамса Саймон Блэкмор разрабатывает технологию, которая может лишить летней подработки многих студентов, приезжающих в Европу. Блэкмор работает над автономным сборщиком клубники. «Автоматизированная логистика - это то, что изменит сельское хозяйство навсегда. Маленькие роботы, которые собирают и орошают поля. Дроны, которые подбирают канистры с пестицидами и переносят их - они заменят всю сезонную рабочую силу, и людям придётся обучаться новым профессиям», - говорит Блэкмор. Блэкмор уверен в том, что будущие машины будут миниатюрными, так как сейчас более 90% усилий идёт на то, чтобы восстанавливать повреждения, полученные полями от тяжелых машин. «Если мы не будем повреждать землю, то потом не придётся её восстанавливать». Предприниматель и автор книги The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future Мартин Форд считает, что человечество скоро будет наблюдать пустые поля с миниатюрными роботами, каждый из которых будет отвечать за небольшой участок земли. В фермерство приходят и нейронные сети. Например, японец Макото Койке использовал открытую технологию Google TensorFlow для работы с нейронными сетями. Койке помог своим родителям создать аппарат, который с помощью технологий машинного обучения сортирует огурцы для последующей продажи. Койке построил платформу на Arduino Micro и компьютере Raspberry Pi 3. На первом этапе инженер обучил систему распознавать фотографии и определять, изображен на картинке огурец или нечто иное. После проверки работоспособности системы он создал более сложный алгоритм, который классифицировал огурцы согласно стандартам, принятым в Японии. Современные технологии в сельское хозяйство внедряют и российские компании. В 2014 году команда проекта «Агроинновации» разработала технологию электронной идентификации животных с помощью вживления чипов. «Мы предложили свое решение по идентификации животных - электронные метки с помощью биочипов Т20. Технология состоит из четырех основных объектов: микрочип, сканер, база данных, которая может использоваться как производителем, так и потребителем мяса, и методические рекомендации для ветеринаров», - говорит сооснователь компании Марат Дусаев. Чип хранит информацию о состоянии животного, вакцинах, дате осеменения и прочее. Такой метод идентификации животных гораздо гуманнее того, который используется сейчас - бирки с чипами устанавливают в ушные хрящи животных. Он и также и эффективнее - бирки часто теряют, что выливается в дополнительные расходы. 57-летний Джеффа Маллиган - владелец огромной фермы в Пенсильвании - считает, что инвестиции в сельскохозяйственные технологии уже окупаются. «Мы никогда не видели полей в лучшем состоянии, чем сейчас», - говорит фермер. Набор технологий на ферме Маллиганов «стандартный». Есть несколько самоуправляемых тракторов и программное обеспечение, которое вычисляет самые эффективные пути сбора урожая. Маллиганы ставят и на «точное земледелие» - использование спутников, аэроснимков и ПО для агроменеджмента. Термин начали использовать примерно 20 лет назад, но даже сейчас концепция находится на начальных этапах развития. Типичный день на ферме Маллиганов выглядит так. С утра управляющий фермы просматривает данные с GPS-спутников и с помощью программы строит оптимальный маршрут для тракторов. Затем этот маршрут загружают в трактор с помощью флешки. Еще один компьютер соединен с сеялкой семян. Металические диски в основании сеялки вычисляет проводимость почвы в реальном времени и на основании этого показателя решает, насколько часто нужно садить семена. На одном акре (4 тысячи м2) сеялка может посадить 20 тысяч семян, на другом - более 40 тысяч. Если бы мы делали это сами, мы бы садили в почву одинаковое количество семян и получали бы худший урожай. Когда семена посажены, Маллиганы используют информацию о погоде и виде растения, чтобы определить оптимальный срок сбора урожая. И даже такой подход не самый продвинутый. На некоторых фермах в течение всего сезона летают небольшие дроны, которые сканируют листья в инфракрасном спектре. Затем эту информацию обрабатывает компьютер и показывает информацию об NDVI - чем выше показатель NDVI (нормализованный относительный индекс растительности), тем здоровее растение. В 2020 году хозяин фермы Джефф Маллиган отпразднует сотый сбор урожая. К этому времени Маллиган надеется полностью оснастить её самоуправляемыми тракторами. А когда хозяйством начнет руководить племянник Джеффа, фермы вполне уже смогут функционировать лишь с лёгким вмешательством человека. Источник: vc.ru Комментарии: |
|