Когда речь идет о сельском хозяйстве, в обыденном понимании обычного человека это курица или корова рядом со стогом сена. Возможно, кто-то сразу скажет о поле пшеницы, может, о тракторе или комбайне, работающих в поле. Но если мы поставим на одну ступень сельское хозяйство, а именно то привычное, о чем в первую очередь подумает обычный человек, и высокие технологии в этом самом обычном, к чему это приведет?
В настоящих реалиях современного мира сельское хозяйство уже активно использует в своей работе разнообразные высокие технологии. Самые передовые фермеры и компании внедряют в работу искусственный интеллект, который помогает в разы улучшить качество выпускаемой продукции, а также повысить производительность труда [1].
В данной статье приведены пять направлений, где уже во всю используется искусственный интеллект в сельском хозяйстве, и то, как нейросети меняют привычное нам земледелие.
В настоящее время расходы только на технологии решения, связанные с использованием искусственного интеллекта в сельскохозяйственной отрасли, растут с огромной прогрессией, ежегодно и выливаются в большие суммы. Быстрее всего из пяти направлений развивается сельскохозяйственный мониторинг с поддержкой Интернета вещей (IoT) (рис. 1) [2–5].
Это искусственный интеллект с технологиями беспроводных устройств для мониторинга управления и автоматизации различных аспектов сельскохозяйственной деятельности. Благодаря искусственному интеллекту, машинному обучению и датчикам той самой технологии Интернета вещей урожайность в сельском хозяйстве повышается в разы. Крупные компании и мировые организации очень заинтересованы в такой технике, так как, по данным научных исследований, уже через 25 или 30 лет нужно будет прокормить на 2 млрд человек больше, и для их выживания требуется повышение производства продуктов питания на 60 %, а помимо этого, люди в будущем захотят питаться лучше, чем сегодня. В наше время искусственный интеллект и машинное обучение уже демонстрируют огромный потенциал того, что их работа может стать лучшим решением этой проблемы. И все-таки почему именно сельское хозяйство — одна из самых плодородных отраслей для искусственного интеллекта и машинного обучения? Для этого представим себе, что у фермера есть несколько десятков различных процессов, которые нужно отслеживать, улучшать и контролировать одновременно на большой территории. Достаточно часто эта территория измеряется сотнями гектаров, и на всей этой земле постоянно меняются погода и солнечный свет. Также на урожайность влияет миграция животных, птиц и насекомых. Следует вовремя и в нужном количестве использовать удобрения и инсектициды. У всех растений свои циклы, посевы и циклы орошения. Все эти процессы так или иначе влияют на урожайность. Из этого всего и складывается идеальная задача для бездушной мощной машины, поэтому уже сегодня профессиональные фермеры и крупные компании в агропромышленном комплексе в разных частях мира удваивают расходы, связанные с расширением и масштабированием использования искусственного интеллекта и машинного обучения в своем деле. Перечислим самые основные методы и оценим, какие могут использоваться уже сегодня. Во-первых, это использование систем видеонаблюдения, и не только видео на основе искусственного интеллекта для мониторинга каждого поля (рис. 2) [6–9].