От спутниковых снимков до точного опрыскивания: как ИИ работает на крымских полях

Искусственный интеллект помогает анализировать спутниковые снимки, оценивать состояние почвы и находить проблемные участки на полях. В Крыму такие решения уже применяются в исследованиях НИИСХ Крыма и в отдельных направлениях аграрного производства — прежде всего в виноградарстве.
Чтобы разобраться, какие технологии ИИ уже работают в крымском сельском хозяйстве, а какие пока находятся в разработке, корреспондент "Крымской газеты" обратился к Виталию Красовскому, кандидату технических наук, заведующему отделом механизации производства и разработки новой техники НИИСХ Крыма.
Спутниковые снимки и анализ почвы
Как поясняет специалист, в Крыму искусственный интеллект используют для обработки спутниковых данных и изучения состояния сельскохозяйственных угодий. В Научно-исследовательском институте сельского хозяйства Крыма совместно с Институтом космических исследований РАН адаптировали методы, которые позволяют определять озимые культуры и выявлять отклонения в их развитии по спутниковым снимкам. Ещё одна разработка связана с анализом почвы и растений. Программа BIOMIDAS предназначена для изучения микробиома — совокупности микроорганизмов, которые влияют на состояние почвы и развитие растений. В одном интерфейсе объединены семь алгоритмов машинного обучения: это позволяет быстрее оценивать состояние почвы и подбирать подходящие решения для конкретного участка.
«В производственном секторе Крыма ИИ уже применяется в виноградарстве и виноделии. Например, компания „Крым Диджитал“ совместно с НИИ „Магарач“ и „Усадьбой Перовских“ использует сети датчиков и мобильные платформы сбора данных. Искусственный интеллект каждые 15 минут строит актуальную карту состояния виноградника, выявляет проблемные участки и даёт рекомендации по уходу», — поделился Виталий Красовский.
На рынке также появляются цифровые инструменты для виноградарей, в том числе чат-бот Ceres GPT и модели прогнозирования заморозков. Такие решения помогают получать информацию о состоянии растений и учитывать погодные риски при планировании работ.
Обработка только проблемных участков
Одно из перспективных направлений — точное опрыскивание с использованием компьютерного зрения. НИИСХ Крыма совместно с Институтом «Агротехнологическая академия» КФУ разрабатывает систему, которая сможет распознавать поражённые растения и обрабатывать только поражённые участки.
«В НИИСХ Крыма совместно с КФУ — Институтом „Агротехнологическая академия“ — разрабатывается система точного опрыскивания на основе компьютерного зрения: камеры распознают очаги поражения растений, а алгоритм открывает форсунки только над больными участками. Предварительно ожидается снижение затрат на средства защиты растений на 25–30%, увеличение урожайности на 10–15% и уменьшение пестицидной нагрузки на 25–30%», — рассказал эксперт.
Вопрос внедрения цифровых решений связан и с экономикой сельского хозяйства. Директор НИИСХ Крыма Владимир Паштецкий отмечал, что цифровизация и искусственный интеллект рассматриваются как один из способов повысить рентабельность выращивания зерновых культур в Крыму. Средняя урожайность составляет около 2,8–3 тонн с гектара.
Главные помощники — агродроны
В крымском сельском хозяйстве применяют и агродроны. Их используют для опрыскивания виноградников и садов, внесения удобрений и мониторинга состояния растений. Беспилотники позволяют оперативнее обрабатывать участки, в том числе в предгорной и горной местности, куда тяжёлой технике добраться сложнее.
По данным Минсельхоза России, применение технологий точного земледелия в целом по стране позволяет повышать урожайность зерновых и сокращать расход удобрений. В опубликованных ведомством оценках говорится о росте урожайности на 17% и экономии удобрений на 15%. Эти показатели относятся к российской практике в целом и не являются отдельной статистикой по Крыму.
ИИ используют не только в сельском хозяйстве, но и в работе надзорных ведомств. Так, Россельхознадзор применяет 36 сценарных моделей искусственного интеллекта в ветеринарном надзоре. Они анализируют данные информационной системы «ВетИС» и помогают выявлять возможные нарушения. Кроме того, разрабатывается система компьютерного зрения для обнаружения карантинных растений по фото- и видеоматериалам с беспилотников.
Что дальше
Искусственный интеллект постепенно становится ещё одним инструментом в работе крымских аграриев. Он помогает анализировать состояние посевов и виноградников, выявлять проблемные участки и точнее планировать обработку растений. Следующий этап — не разработка, а проверка на конкретных хозяйствах: сколько реально сэкономит точное опрыскивание и окупятся ли датчики на виноградниках

Подготовила Мария ГОЛОВИНА