Дрони, які контролюють поля на наявність бур’янів, і роботи, що виявляють і лікують хвороби сільськогосподарських культур, можуть здатися науковою фантастикою, але насправді це вже відбувається, принаймні, на деяких експериментальних фермах. Дослідники з кластера передового досвіду PhenoRob в Боннському університеті працюють над просуванням розумної цифровізації сільського господарства і тепер опублікували список дослідницьких питань, які необхідно буде вирішити як пріоритет у майбутньому.
Сьогодні Земля годує понад вісім мільярдів людей не в останню чергу завдяки сучасному високопродуктивному сільському господарству. Однак цей успіх досягається дорогою ціною. Сучасні методи вирощування загрожують біорізноманіттю, тоді як виробництво синтетичних добрив генерує парникові гази, а сільськогосподарські хімікати забруднюють водойми та довкілля.
Багато з цих проблем можна пом’якшити, використовуючи більш цілеспрямовані методи, наприклад, застосовуючи гербіциди тільки на тих ділянках поля, де бур’яни дійсно стають проблемою, а не обробляючи всю територію. Інші можливості полягають в індивідуальному лікуванні хворих культур і внесенні добрив тільки там, де вони справді необхідні. Однак подібні стратегії надзвичайно складні, і ними практично неможливо керувати у великих масштабах за допомогою традиційних засобів.
Використання високих технологій і штучного інтелекту для підвищення стійкості та ефективності
«Однією з відповідей може бути використання інтелектуальних цифрових технологій», – пояснює Г’юго Сторм, член німецького кластера передового досвіду PhenoRob. Боннський університет співпрацює з Forschungszentrum Jülich, Інститутом інтелектуального аналізу та інформаційних систем Фраунгофера (IAIS) у Санкт-Августині, Центром досліджень сільськогосподарських ландшафтів Лейбніца в Мюнхеберзі та Інститутом досліджень цукрових буряків у Геттінгені в рамках великомасштабного проєкту, який спрямований на підвищення ефективності та екологічності сільського господарства з використанням нових технологій і штучного інтелекту (ШІ).
Дослідники представляють найрізноманітніші галузі, включно з екологією, рослинництвом, ґрунтознавством, інформатикою, робототехнікою, геодезією та економікою сільського господарства. У своєму нещодавно опублікованому позиційному документі вони виклали кроки, які, на їхню думку, необхідно зробити як пріоритет у короткостроковій перспективі.
«Ми визначили кілька ключових питань дослідження», – каже Шторм.
Як повинні літати дрони, щоб домогтися максимальної ефективності під час огляду всіх культур, особливо тих, які перебувають під загрозою?
Одне з них пов’язане з моніторингом сільськогосподарських угідь з метою виявлення дефіциту поживних речовин, росту бур’янів або зараження шкідниками в режимі реального часу. Супутникові зображення дають приблизний огляд, а дрони або роботи дають змогу проводити набагато детальніший моніторинг. Останній може систематично охоплювати все поле і навіть фіксувати при цьому стан окремих рослин. «Одна з труднощів полягає в тому, щоб пов’язати всі ці фрагменти інформації докупи», – каже колега Шторма Сабіна Зайдель, яка разом із ним координувала публікацію: «Наприклад, коли буде достатньо низької роздільної здатності? Коли потрібно уточнити деталі? Як повинні літати дрони, щоб домогтися максимальної ефективності під час огляду всіх культур, особливо тих, які перебувають під загрозою?»
Отримані дані дають уявлення про поточну ситуацію. Однак фермери здебільшого зацікавлені у зважуванні різних потенційних стратегій та їхніх можливих наслідків: скільки бур’янів може витримати мій урожай і коли мені потрібно втрутитися? Куди потрібно вносити добрива і скільки їх потрібно покласти? Що б сталося, якби я використовував менше пестицидів? «Щоб відповісти на подібні запитання, вам необхідно створити ніби цифрові копії своїх сільськогосподарських угідь», – пояснює Зайдель. «Є кілька способів зробити це. Дослідникам ще належить з’ясувати, як об’єднати різні підходи для отримання більш точних моделей». Також необхідно розробити відповідні методи для формулювання рекомендацій до дії на основі цих моделей. Методи, запозичені з машинного навчання і штучного інтелекту, відіграють важливу роль в обох цих галузях.
Фермери мають бути на борту
Однак для того, щоб рослинництво справді прийняло цю цифрову революцію, люди, які фактично проводитимуть її в життя – фермери – також повинні будуть бути переконані в її перевагах. «Надалі нам доведеться більше зосередитися на питанні про те, які основні умови необхідні для забезпечення такого визнання», – каже професор Гайнер Кульманн, геодезист і один із двох доповідачів Кластера передового досвіду разом із головою його групи робототехніки професором. Кирило Стахнісс. «Наприклад, ви можете запропонувати фінансові стимули або встановити юридичні обмеження на використання добрив». Ефективність подібних інструментів, як окремо, так і в поєднанні, сьогодні також можна оцінити за допомогою комп’ютерних моделей.
У своїй статті дослідники з PhenoRob також використовують приклади, щоб продемонструвати, на що вже здатні сучасні технології. Наприклад, можна створити «цифровий двійник» оброблюваних площ і забезпечити постійний потік різного роду даних за допомогою датчиків, наприклад, для виявлення росту коріння або виділення газоподібних сполук азоту з ґрунту. «У середньостроковій перспективі це дасть змогу адаптувати рівні внесених азотних добрив до потреб сільськогосподарських культур у режимі реального часу залежно від того, наскільки багате поживними речовинами конкретне місце», – додає професор Стахнісс. Таким чином, у деяких місцях цифрова революція в сільському господарстві вже ближча, ніж можна було б подумати.