NaLamKI — проект создания технологий ИИ для устойчивого сельского хозяйства
Меняющиеся климатические условия, нехватка квалифицированных рабочих, использование пестицидов — широкий спектр факторов влияет на качество и деятельность сельскохозяйственных процессов. Исследователи из Института телекоммуникаций Фраунгофера (HHI), также известного как Институт Генриха Герца, стремятся сделать сельское хозяйство более эффективным и устойчивым с помощью облачных технологий и технологий искусственного интеллекта.
В рамках проекта NaLamKI они работают с партнерами над созданием платформы «программное обеспечение как услуга», которая собирает информацию об устройствах и машинах, чтобы сформировать базу данных для прогнозов и помощи в принятии решений. Сельскохозяйственный сектор сталкивается с серьезными проблемами: немецкие фермеры уже ощущают далеко идущие последствия изменения климата, а в будущем им придется адаптироваться к ним в большей степени.
Повышение температуры и изменение количества осадков влияют на все сельскохозяйственные переменные, начиная от роста сельскохозяйственных культур и севооборотов и заканчивая обработкой почвы. Децентрализованный ИИ в облаке и централизованный ИИ на фермах могут помочь сделать этот процесс адаптации к меняющимся условиям более эффективным, ускорить процесс во всех областях сельского хозяйства и, таким образом, сделать общую экосистему более гибкой и ориентированной на будущее.
Вот где в игру вступает проект NaLamKI. Действия проекта будут сосредоточены на создании облачной платформы «программное обеспечение как услуга» (SaaS) с открытыми интерфейсами для поставщиков из сельского хозяйства и промышленности, а также поставщиков специализированных решений для растениеводства.
Объединяя данные датчиков и машин, собранные с помощью спутников и дронов, почвенных датчиков, робототехники, ручного сбора данных и данных инвентаризации, можно создать пул данных, с помощью которого сельскохозяйственные процессы могут быть более устойчиво оптимизированы с использованием передовых методов искусственного интеллекта.
Приложения искусственного интеллекта, развернутые на платформе, помогают фермерам анализировать состояние сельскохозяйственных культур и почвы на больших площадях земли, менять организацию процессов защиты растений и питательных веществ, таких как орошение, внесение удобрений и борьба с вредителями, чтобы обеспечить достаточный урожай сельскохозяйственных культур как с точки зрения качества, так и количества, а также для уменьшения выбросов и сохранения биоразнообразия.
Например, целенаправленное использование средств защиты растений увеличивает урожайность, снижает затраты, сохраняет ресурсы и активно защищает окружающую среду.
«Помимо изменения климата, нехватка квалифицированной рабочей силы также влияет на качество и деятельность сельскохозяйственных процессов. Поэтому часто бывает так, что состояние растений можно проверять только на очень выборочной основе. В настоящее время невозможно обнаружить и точно определить состояние воды в почве или заражение вредителями, например, на больших сельскохозяйственных территориях. Помимо прочего, мы изучаем анализ изображений, полученных с дронов, спутников и роботизированных камер, и делаем результаты значимыми для фермеров»
Для решения этой проблемы в рамках проекта института разрабатываются методы искусственного интеллекта для анализа данных дистанционного зондирования для моделирования сельскохозяйственных процессов и создания сетей 5G на сельскохозяйственных угодьях. Объединив все данные, ученые получат представление о характеристиках посевных площадей, которых раньше практически не было.
Фермеры смогут взаимодействовать с ИИ и задавать вопросы. Например, на основе текущих показателей влажности почвы и болезней сельскохозяйственных культур ИИ сможет дать инструкции к действию и показать эффекты различных сценариев. Если говорить конкретно, панель, показывающая площадь сельскохозяйственных угодий и текущее состояние почвы, будет отображаться на планшете. Щелкнув по конкретным областям, фермер получит информацию о таких проблемах, как низкий уровень воды, а также рекомендации о том, как лучше с ними справиться.
Обучающие данные и услуги ИИ будут предоставляться децентрализованно с использованием Gaia-X — европейской облачной инфраструктуры, безопасной для данных. Более того, будет создана децентрализованная система ИИ с распределенным обучением, данные которой будут храниться локально на фермах. Фермеры смогут делиться моделями ИИ и переносить их на платформу NaLamKI, чтобы постоянно улучшать алгоритмы. Платформа будет открыта для сторонних поставщиков. Например, стартапы смогут предлагать на платформе свои инновационные решения в области искусственного интеллекта.
Первоначальный сбор данных для процесса разработки модели ИИ уже завершен. В частности, теперь доступны изображения, сделанные роботом во время посадки яблони на фруктовой ферме в регионе Пфальц в Германии. С этой целью данные от различных датчиков, таких как датчики положения, LIDAR, RGB и многоспектральные камеры, собирались, анализировались и объединялись, пока автономный робот проходил через плантацию.
Цель заключается в том, чтобы создать осмысленное представление о деревьях в саду для возможности определения количества и степени спелости плодов, диаметра ствола, состояния отдельных культур и окружающей почвы. Это также включает обнаружение препятствий, в частности живых существ в высокой растительности, на пройденном пути.
«Мы оцениваем данные по мере прохождения через плантацию. Информация, которую мы собираем, объединяется с картой популяций фруктовых деревьев и отображается на карте участка. На основе этих данных создается документация для фермера»
