ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ: ПОДХОДЫ И НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ: ПОДХОДЫ И НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

Сельское хозяйство было и остается важным звеном в мировой экономике и обеспечении продовольственной безопасности стран и регионов. Рост населения Земли, который, по прогнозам ООН [1], может быть равным около 9,7 млрд человек к 2050 г., предъявляет дополнительные требования к эффективности сельскохозяйственной отрасли. Решить многие проблемы можно с помощью современных цифровых технологий на основе собираемых данных.

Искусственный интеллект и большие данные уже активно применяются во многих отраслях для повышения эффективности отдельных бизнес-процессов.

Большие данные являются своего рода топливом для искусственного интеллекта, который включает в себя, в том числе, методы машинного обучения и глубокого обучения. Машинное обучение характеризуется способностью компьютера учиться на больших данных по описанным человеком параметрам и делать выводы из данных. Глубокое обучение в свою очередь включает в себя многослойные искусственные нейронные сети, которые позволяют самостоятельно искать признаки в данных и самообучаться.

Использование методов искусственного интеллекта в разных задачах подразумевает работу с данными. На начальном этапе мы имеем тренировочные данные – размеченную выборку с готовыми вопросами и ответами (метками). Алгоритм, имея такие данные на входе, пытается «найти правило», по которому каждому вопросу (переменной) ставится в соответствие конкретный ответ (метка). Когда алгоритм «обучился», мы имеем в наличии прогнозную модель, которую можем использовать

на новых данных и делать соответствующие прогнозы и выводы.

Направления развития искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. В настоящее время можно выделить 4 главных направления развития технологий искусственного интеллекта: интеллектуальный анализ данных (наука о данных), машинное зрение, обработка естественного языка и машинный слух. Все эти технологии можно использовать и в сфере сельского хозяйства для решения

реальных задач.

По мнению компании «Интел», использование сенсоров, беспилотных

летательных аппаратов и серьезной вычислительной мощности дает фермерам возможность ведения более устойчивого сельскохозяйственного бизнеса. Искусственный интеллект здесь станет важным инструментом для таких задач:

? автоматизированная сельскохозяйственная техника (в том числе беспилотные транспортные средства);

? оперативное обнаружение вредителей (быстрое их обнаружение позволяет

быстрее принимать меры по устранению последствий и сокращению убытков);

? идентификация болезней растений (уже сегодня алгоритмы могут идентифицировать множество болезней растений с высокой точностью).

На основе собственного опыта автора [3] можно выделить три главных

направления использования технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве:

? сельскохозяйственные роботы (сюда входят автономные роботы для

решения важных сельскохозяйственных задач, таких как сбор урожая, избавление от вредителей, анализ почвы и т.п. в гораздо больших масштабах и с большей скоростью по сравнению с человеком);

? мониторинг состояния почвы и урожая (технологии компьютерного зрения в сочетании с алгоритмами глубокого машинного обучения способны в автоматизированном режиме проводить мониторинг урожая и почвы);

? предиктивная аналитика (модели машинного обучения способны эффективно отслеживать и предсказывать влияние различных факторов на урожайность).

Одна из дополнительных возможностей, которые дает искусственный интеллект в сельском хозяйстве, – это рост, движимый интернетом вещей. Это важно как с точки зрения сбора дополнительных данных (необходимых для работы

алгоритмов машинного обучения), так и для автоматизации ряда процессов. Имея в арсенале сети датчиков, анализируя и сопоставляя информацию о погоде, типах семян, качестве почвы, вероятности заболеваний, исторических данных, тенденциях рынка и ценах, фермеры могут принимать более обоснованные решения.

Использование технологий машинного зрения в сельском хозяйстве является оним из самых обсуждаемых. Изображения с беспилотных летательных аппаратов могут помочь в углубленном анализе растительности, мониторинге сельскохозяйственных культур, сканировании полей и т.п. Технологии компьютерного зрения, данные с датчиков и дронов могут быть объединены для обеспечения

более полной картины для фермера при принятии обоснованных решений.

Технологии искусственного интеллекта и больших данных активно применяются в различных сферах деятельности и хорошо себя зарекомендовали в сельском хозяйстве. Основными направлениями использования являются сельскохозяйственные роботы, беспилотные летательные аппараты для мониторинга растительности и почвы, технологии машинного зрения для автоматической идентификации болезней растений, вредителей и т.п. Такие технологии могут стать хорошим помощником фермера, а также снизить его затраты на ведение агробизнеса.

Комментарии: