Чтобы лучше понимать собираемые данные, компания Accenture разработала новое решение — сервис точного земледелия, в котором искусственный интеллект помогает принимать рациональные решения с учетом совокупности задач: борьба с вредителями, внесение удобрений и т. д. Данные, поступающие с IoT-датчиков, обрабатываются с помощью технологии машинного обучения; полученную информацию можно использовать двумя способами. Во-первых, переслать непосредственно фермеру, который решит проблему своими силами. Во-вторых, направлять в систему, которая автоматически применит полученные рекомендации. Благодаря механизму обратной связи, использующему актуальные данные с датчиков и аналитику в режиме реального времени, ферма становится самонастраиваемой. Фермеры также могут быть задействованы в этом процессе, например утверждая рекомендации системы. По мере того как система будет становиться все надежнее, человек сможет уделить время другим задачам, автоматизировать которые не так просто.
Искусственный интеллект позволяет внедрять совершенно новые сельскохозяйственные модели, например «вертикальную ферму», где саженцы можно выращивать в многоэтажных лотках. Высота такой «фермы» может достигать десяти метров, ее можно разместить в городах — например, на территории склада. Подобная ферма уже есть в Ньюарке, штат Нью-Джерси, она принадлежит компании AeroFarms. Здесь постоянно аккумулируются данные о температуре, влажности, содержании диоксида углерода и других показателях, программа на базе машинного обучения анализирует эту информацию в режиме реального времени и создает максимально благоприятные условия для выращивания разных культур (в том числе листовой капусты, рукколы и японской капусты мицуна). По данным компании, в ньюаркском комплексе будет использоваться на 95% меньше воды и на 50% меньше удобрений, чем на обычных фермах. А так как растения выращиваются в здании, пестициды им не нужны. По прогнозам AeroFarms, вертикальная ферма в Ньюарке, расположенная всего в 24 километрах от Манхэттена, позволит получать более 900 тонн продукции в год[24]
.Точное земледелие пока не очень распространено, но некоторые связанные с ним технологии — например, анализ спутниковых данных — используются уже много лет. Сегодня все меняется благодаря быстрому распространению интернета вещей, который позволяет своим приложениям получать информацию с датчиков, а затем передавать ее системам машинного обучения. Конечная цель точного земледелия — объединить разрозненные системы таким образом, чтобы они могли вырабатывать рекомендации для фермеров, которые можно применять в режиме реального времени. Как следствие, бизнес-процессы в аграрном секторе будут требовать меньше ресурсов и обеспечат рост урожайности. Согласно прогнозам, рынок услуг точного земледелия к 2020 году вырастет до $4,55 миллиарда[25]
. Распространение этих технологий принесет пользу всем: земле, фермерам и сотням миллионов людей, нуждающихся в здоровой и доступной пище.Александр Юрьевич Ильин , А. Ю. Ильин , В. А. Яговкина , Денис Александрович Шевчук , И. Г. Ленева , Маргарита Николаевна Кобзарь-Фролова , М. Н. Кобзарь-Фролова , Н. В. Матыцина , Станислав Федорович Мазурин
Экономика / Юриспруденция / Учебники и пособия для среднего и специального образования / Образование и наука / Финансы и бизнес