Фото любезно предоставлено Getty Images/bankrx
Компания Morning Star, лидер в области переработки томатов, рассматривает новые сельскохозяйственные технологии искусственного интеллекта (AI) в широкомасштабных полевых условиях. Переработчик передает эти знания своим фермерам, выращивающим помидоры, чтобы повысить урожайность и общую прибыльность, а также внести положительный вклад в долгосрочную устойчивость наших природных ресурсов.
В настоящее время Gradient Crop Yield Solutions (сельскохозяйственное предприятие Morning Star) работает над технологиями интеллектуального орошения при переработке томатов. «В этом году мы сотрудничаем с фермерами, чтобы расширить наши знания в других отраслях сельского хозяйства, таких как миндаль, фисташки, виноград, цитрусовые и финики», – говорит Saul Alarcon, агроном компании Morning Star.
По словам Alarcon, искусственный интеллект будет играть решающую роль в будущей интеграции инфракрасной технологии (IR) и данных об окружающей среде. «Математические алгоритмы в конечном итоге помогут нам автоматизировать ирригационные системы, используя реакцию индекса водного стресса растений на ежедневную потребность в атмосферной воде. В настоящее время стандартной практикой является наличие программы, использующей данные датчиков погоды и/или влажности почвы для определения графика полива».
Однако в ходе полевых исследований компания Morning Star обнаружила, что точные решения по поливу можно отрегулировать, ежедневно собирая жизненно важные стресс-сигналы окружающей среды от растений. «Этот процесс может обнаруживать стресс намного быстрее, чем методы, упомянутые ранее (почти в реальном времени), что помогает в быстром обнаружении и предотвращении непредсказуемых факторов, ограничивающих урожай, до того, как мы сможем обнаружить стресс визуально», – объясняет Alarcon.
Предприятие Gradient также сотрудничает с другими компаниями, которые используют технологии, ведущие к преимуществам искусственного интеллекта. Компания использует инструмент CERES Imaging Water Stress, который помогает производителям обнаруживать аномалии сельскохозяйственных культур, такие как водный стресс, вопросы с эффективностью орошения, болезни и проблемы с насекомыми. Выявление факторов, ограничивающих урожайность, до того, как они станут заметны невооруженным глазом, очень полезно для фермеров. «Аэрофотоснимки сельскохозяйственных культур обеспечивают более широкую перспективу наших производственных систем за счет визуализации карт роста растений (NDVI – нормализованный вегетационный индекс), термических и других алгоритмов стресса сельскохозяйственных культур», – говорит Alarcon.
Morning Star также сотрудничает с компанией ESCARDA Technologies, базирующейся в Берлине, в Германии, которая специализируется на лазерной прополке. Лазерная прополка демонстрирует большой потенциал в качестве негербицидного решения в борьбе с сорняками, которое использует многоспектральные сенсоры и современные алгоритмы компьютерной визуализации (AI) для обнаружения и классификации всех растений на поле. Alarcon говорит, что после идентификации сорняков будет использоваться лазерный луч для их уничтожения или серьезного повреждения. Таким образом, ценные культуры могут расти без конкуренции со стороны ядовитых сорняков и иметь более высокие урожаи, потому что не нужно будет делиться всеми доступными питательными веществами.
Искусственный интеллект может помочь нам оценить время сбора урожая и более точно прогнозировать урожайность. Например, говорит Alarcon, предварительные данные показали, что когда у производителей низкий уровень индекса водного стресса растений (PWSI), возможность получения урожайности выше среднего значительно возрастает. Он говорит, что информация PWSI может быть использована в будущем для оценки урожайности, что поможет в прогнозировании возможной нехватки урожая. Точно так же интеллектуальная интеграция аэрофотоснимков может использоваться в планировании графиков сбора урожая, что может помочь в эффективной координации непрерывного и стабильного потока фруктов на фабрики.
«Искусственный интеллект также может помочь в улучшении качества и питательной ценности фруктов, таких как натуральные растворимые твердые вещества томатов (Брикс). Используя интеллектуальные технологии, производители смогут управлять предуборочным орошением, чтобы постепенно регулировать стресс растений до желаемой точки, при которой фрукты могут повышать уровень Брикса без негативного воздействия потери урожая», – говорит Alarcon. Он добавляет, что на региональном уровне искусственный интеллект может быть полезен при создании экономических моделей с использованием полевых и экологических данных для предсказания прогнозов урожайности и оценки будущих цен на сырьевые товары.
Предварительные данные показывают, что урожайность стабильно улучшается, и производители активно принимают это. Совершенствование методов управления орошением может помочь им улучшить производство при оптимизации использования воды (и затрат).
Искусственный интеллект поможет решить несколько проблем на разных этапах системы снабжения. «Например, в некоторых местах, где не хватает рабочей силы или экстремальные погодные условия, AI модели будут иметь большое значение для разработки автономных сеялок, прополочных машин, комбайнов и даже беспилотных зерновых комбайнов, – говорит Alarcon. – На уровне предприятий по переработке томатов автоматизация складов вскоре станет стандартом, когда автономные челноки будут эффективно перемещать груженые прицепы к площадкам выгрузки фруктов».
Статья из журнала «Food Engineering», Kristen Kazarian, 6 августа 2021 г.
Перевод подготовила Елена Михаленко
