Сьогодні глобальне зростання населення вимагає розвитку технологій, які дозволять зробити сільськогосподарські процеси більш ефективними, аби йти в ногу зі зростаючим попитом. Поєднання можливостей Інтернету речей (IoT), штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (Machine Learning) може зіграти вирішальну роль у цьому процесі.
Що це - Інтернет речей?
Технологічні інновації в сільському господарстві не є чимось новим. Вони існували завжди. Промислова революція спричинила появу нової техніки, що замінила ручні інструменти, які існували сотні років до того. У 1800-ті роки з'явилися зернові елеватор, хімічні добрива та перший трактор на паровому двигуні. А ще сто років потому, у кінці 1900-х, фермери почали використовувати супутники для планування своєї роботи. Впровадження IoT є спробою підштовхнути майбутнє сільського господарства до наступного рівня розвитку.
Інтернет речей (the Internet of Things, або просто IoT) - це система взаємопов'язаних обчислювальних пристроїв, що мають можливість передачі даних через мережу.
Простими словами, Інтернет речей – це світ з'єднаних пристроїв. Ці пристрої є мережевими та обладнані датчиками та програмним забезпеченням, які дозволяють збирати, аналізувати та обмінюватися даними. За своєю суттю, IoT простий: мова йде про підключення пристроїв через Інтернет, дозволяючи їм спілкуватися з нами, додатками і один з одним. Найпростіші приклади – це смарт холодильники та розумні будинки. Звичайно, світ Інтернет-речей набагато ширший і масштабується до цілих інтелектуальних міст і промислових об’єктів. За оцінками експертів, у світі сьогодні налічується 12 мільярдів таких пристроїв. Аналітики фірми Gartner стверджують, що до 2020 року до інтернету буде підключено 26 млрд пристроїв. Частина з них буде задіяна у сфері сільського господарства. Кількість смарт-пристроїв у агропросторі зростає з кожним роком і, як очікують в дослідницькій службі BI Intelligence, кількість IoT-пристроїв повинна зрости до 75 млн в 2020 році з 30 млн в 2015 році, а щорічний приріст складе близько 20%. За прогнозами Gartner, загальний економічний ефект від впровадження інтернету речей у всіх галузях економіки в глобальному масштабі складе до 2020 року $ 1,9 трлн. На долю сільського господарства прийдеться 4%, тобто приблизно $ 76 млрд.
IoT в сільському господарстві призначений для того, аби допомогти фермерам контролювати важливу інформацію, таку як вологість, температуру повітря та якість ґрунту, використовуючи дистанційні датчики, для підвищення врожайності та прогнозування врожаю. IoT-технології - це супутникові зображення для контролю за сільськогосподарськими роботами, розумні ферми з віддаленим контролем за їх обладнанням, сільськогосподарськими продуктами та худобою, це безпілотники, які стали неоціненним інструментом для фермерів і ще багато іншого.
Щоб не бути голослівним, приведу конкретний приклад. John Deere (один з найбільших виробників сільськогосподарського обладнання) почав випуск тракторів, приєднаних до Інтернет-мережі і створив тим самим чудовий спосіб відображення даних про врожайність на полях. Подібно до розумних автомобілів, новаторські самохідні трактори звільнять час фермерам для виконання інших завдань та подальшого підвищення ефективності.
Штучний інтелект та машинне навчання – два елементи одного рівняння
Значення даних збільшується, коли вони використовуються для оптимізації процесів, взаємодії чи створення нових бізнес-моделей. У агробізнесі всі взаємодії з фермерами та фермерські процеси дедалі більше засновуються на використанні даних. Ці дані – основа майбутніх рішень агрономів та експертів. За допомогою штучного інтелекту та машинного навчання фермер отримує потрібну інформацію в потрібний час.
Принцип штучного інтелекту - це той, де машина може сприймати її оточення і вживати заходів для вирішення певної мети, пов'язаної з цим середовищем. Машинне навчання полягає в тому, що ця машина (за допомогою низки алгоритмів) може покращити свою спроможність вирішувати проблеми та цілі, пов'язані з навколишнім середовищем, і тим самим краще «передбачати» цілий ряд результатів. Чим більше збирається вхідних даних та статистичної інформації, тим краще алгоритм буде передбачати ряд результатів.
Найпростіший приклад – це «точне землеробство» з безпілотними тракторами, системами комп’ютерного зору, пристроями, що розпізнають серед здорових рослин бур’яни тощо.
Найбільша цінність AI та Machine learning - не просто дати фермеру точні деталі, але й відразу супроводити інформацію порадою, які рішення слід прийняти, наприклад, як правильно застосувати хімікати. Тобто, технологія не замінює, а продовжує досвід професіоналів-агрономів і допомагає їм приймати рішення.
Новій аграрній революції – бути!
Інтеграція отриманих даних з різними інтелектуальними ІТ-додатками, що здійснюють їх обробку в режимі реального часу, є революційним підходом у прийнятті рішень для фермера, надаючи останньому результати аналізу множинних факторів та обґрунтування для подальших дій. На основі наукових розрахунків система здатна створювати рекомендації щодо обробки та догляду за рослинами або інструкції для автоматичного виконання завдань роботизованою технікою.
Інтернет, розвиток штучного інтелекту та машинного навчання – складові одного справді революційного процесу цифровізації та автоматизації сільського господарства. Інтенсивне використання цих технологій в сільському господарстві обіцяє перетворити галузь, менш інших піддану впливу ІТ, в високотехнологічний бізнес за рахунок вибухового зростання продуктивності і зниження витрат. Сільського господарства 4.0 вже навіть не майбутнє, а реальність.