Как выглядят современные фермы: 4 технологии, которые меняют сельское хозяйство

1. Роботы

Они работают точнее и больше, при этом меньше устают. Как итог — экономят ресурсы и минимизируют ошибки. На животноводческих фермах роботам могут поручить доение и кормление скота, на растениеводческих — прополку полей, сбор урожая или посевы. Техника не пропустит животное или необработанный клочок земли — человеческий фактор исключается.

А ещё один робот может использоваться для нескольких задач сразу. Такого разработал студент инженерного факультета Самарского государственного аграрного университета Иван Дик. Его агроробот оснащён генератором, несколькими двигателями и процессором. Ездит он на гусеничном ходу — способен передвигаться на разном типе грунта. А ещё обладает сменным навесным оборудованием, которое делает его универсальным помощником. Агроробот способен выполнять десятки сельскохозяйственных операций без постоянного контроля — человеку в процессе нужно только менять одну рабочую насадку на другую.

2. Компьютерное зрение и ИИ-контролёры 

Системы на основе ИИ уже применяют 12% агропромышленных компаний в России, ещё 37% планируют подключить их к работе в ближайшем будущем. Искусственный интеллект в сельском хозяйстве может забрать на себя множество задач — от прогнозирования погоды до наблюдения за животными. Так, в Башкортостане внедряют систему, которая займётся контролем за коровами на молочных фермах через видеокамеры. ИИ в режиме реального времени будет регулировать вентиляцию, освещение и соблюдение санитарных норм в секциях. А главное — распознавать первые признаки болезни у животных. Разработчики говорят, что система эффективнее людей, но, замечая неладное, она всё равно будет обращаться к специалистам — сообщать ветеринарам, что нужно скорее проверить животное.

Ещё один вариант применения ИИ в сельском хозяйстве — системы управления на основе компьютерного зрения. Такие помогают комбайнам и тракторам строить маршруты и объезжать препятствия. Подобную систему для управления агророботом сейчас разрабатывают в Вологодской области. В основе проекта — нейросетевые методы обработки видеопотока, которые помогут управлять устройством автономно и эффективно. 

3. Цифровые системы

Современная техника может быть бесполезна, если поля будут засеяны некачественными семенами. Чтобы подобного не происходило, в России создали информационную систему ФГИС «Семеноводство». Данные в неё должны загружать, например, производители семян и научные учреждения, занимающиеся селекцией. Как итог, в системе собирается полная картина рынка семян в России. 

При этом ФГИС «Семеноводство» — это только часть одной большой цифровой платформы Минсельхоза. В неё входят ещё две платформы. Первая — ФГИС «Зерно», отслеживающая перемещение зерновых культур и продуктов из них, например муки и отрубей. Вторая — ЕФГИС ЗСН, которая контролирует земли сельхозназначения. Все системы связаны друг с другом и обмениваются информацией — так создаётся полноценная картина состояния АПК в стране.

4. Беспилотники

Мониторинг посевов или внесение удобрений с воздуха не новая для сельского хозяйства история. Но если раньше для этих целей обязательно нужен был вертолёт или «кукурузник» с пилотом, то теперь можно поручить задания беспилотникам. Например, в Чувашии их использовали для посадки картофеля, а в Самарской области — горчицы и донника.

Беспилотники умеют разбрасывать семена даже в труднодоступных зонах, а ещё проводить фотосъёмку для картирования полей и планирования работ. Если же аппараты оснащены специальными системами на основе ИИ, то им можно поручать мониторить поголовье скота, анализировать состояние почвы и посевов. Например, последнее помогает понять, сколько удобрений необходимо в данный момент — не даёт расходовать лишнее, чтобы экономить и не перегружать растения. Такой внимательный контроль способен улучшать показатели после сбора урожая на 5–10%.

Беспилотники могут управляться с пульта или двигаться по заранее прописанному маршруту.