Quantum Expert System – Інтелектуальна агрономія від НВК “Квадрат”

Сергій Полянчиков, директор із розвитку,
Ольга Капітанська, к.б.н., керівник науково-дослідного відділу НВК «Квадрат»

Світ навколо нас постійно змінюється. Галузі промислового виробництва активно проходять адаптацію до нових умов, і сільське господарство – не виняток. Сьогодні ми залишаємо традиційне землеробство і поринаємо у абсолютно новий всесвіт, де фермери використовують дрони, безпілотні трактори та агрегати,  роботів та різноманітні інформаційні технології у своїй повсякденній роботі.

Рослинництво відноситься до сфер, де необхідно приймати рішення в умовах неповноти і неточності вхідної інформації. Агрономічні рішення взагалі та, зокрема, рішення стосовно живлення та удобрення рослин, є одними із найскладніших задач, яке необхідно вирішувати агроному. Для швидкого аналізу великих масивів даних, інженери використовують математичні моделі та інтелектуальні системи. Це може бути використано і в сільському господарстві. Так, для прийняття необхідних рішень при розробці технологічних карт (та навіть безпосередньо в полі), перспективним є використання технологій штучного інтелекту.

НВК «Квадрат» (ТМ Quantum) бачить перспективи у розробці систем штучного інтелекту для підвищення оптимізації технологій живлення та ефективності агровиробництва. В найближчі роки Компанія інвестує близько 1 млн доларів у розробку експертної систем для оптимізації живлення рослин на базі нечіткої логіки. Ефективна система живлення – надскладна задача, яка не завжди може бути вирішена класичними методами. І принциповим тут є те, що багато факторів, на базі яких агроном приймає рішення, неможливо однозначно визначити та врахувати. Саме в таких умовах є можливість успішно застосовувати системи з нечіткою логікою.

У 2020 році обсяг інвестицій компанії у необхідне обладнання та розробку алгоритмів аналізу даних й прийняття рішень складає 5 млн гривень. Загалом, упродовж декількох років НВК «Квадрат» планує інвестувати у цей Проект близько 1 млн доларів.

Основне завдання проекту – пов’язати попередній агрономічний досвід, поточні та попередні дані моніторингу погодних умов, ґрунту та стану рослин у інтелектуальну експертну систему, яка проаналізує дані та надасть чіткі рекомендації щодо строків посіву, норм висіву, диференційованих норм внесення основних добрив, обґрунтованих фаз і норм проведення позакореневих підживлень для кожного конкретного поля і визначених цілей господарства.

Така Експертна Система Quantum (Quantum Expert System) допоможе моделювати знання експертів у таких необхідних областях, як діагностика, прогнозування та планування в агрономії. Експертна система не тільки побудована на основі аналізу вхідних значень, але також використовує досвід експертів з питань ґрунтознавства, агрохімії та фізіології рослин. Системою зможуть користуватись як професійні агрономи, так і інші спеціалісти.

Тобто, ідея полягає в тому, щоб створити багатофункціональний сервіс спеціально для агрономів, власників бізнесу та менеджерів, який узагальнить знання, дозволить робити прогнози, надаватиме аналітику, зможе знайти відповіді на важкі агрономічні запитання та, основне, – зведе до мінімуму ризики, пов’язані з НЕврахуванням важливих складових аграрного виробництва.

 

Штучний інтелект в агрономії

Штучний інтелект (ШІ; англ. artificial intelligence, AI) усе більше підкорює сферу сільського господарства, про що свідчать тенденції світової науки і практики. ШІ використовується в таких додатках, як автоматизовані регулювання машин, прогнозування погоди та ідентифікації хвороб або шкідників.

Глобальні системи позиціонування (GPS), географічні інформаційні системи (GIS), технологія змінної норми витрати (VRT), сенсорні технології, сітковий відбір проб ґрунту, дистанційне зондування з повітря і супутників, багатоспектральні і гіперспектральні наземні технології, датчики моніторингу ґрунту і стану рослин, прецизійне (точне) зрошення, програмне забезпечення, монітор врожайності – це інноваційні системні підходи, на яких засноване точне землеробство.

Основна задача точного землеробства – збір різних даних, об’єднання технологій і ефективний аналіз для підвищення ефективності виробництва.

 

Нечітка логіка діє так само, як і людська

Нечітка логіка (англ. fuzzy logic, FL) – це багатозначна логіка, яка дозволяє визначати проміжні значення між звичайними однозначними оцінками, такими як true/false (так/ні), та перейди до роботи з нечіткими визначеннями типу високий/низький та інші. Неточні, невизначені та неповні знання, тобто данні, які складають основу прийняття рішень в агрономії, обробляються за допомогою концепції та алгоритмів нечіткої логіки. Зазвичай, традиційна логіка використовує істинні та хибні значення, тоді як нечіткі логічні значення визначають ступінь істинності між Нулем та Одиницею.

Рис. Приклад  поверхні нечіткого виводу.

Принцип дії Експертної Системи Quantum

В якості початкових даних модель приймає два параметри: культуру та поле, де планується посів. На першому етапі, використовуючи цю інформацію разом із попередніми наборами вхідних даних, Quantum Expert System (QES) аналізує погодні дані, тип та наявні аналізи ґрунту в регіоні, співставляє з даними історії полів та картами врожайності на даному полі. Вже на цьому етапі система може надати попередні  рішення щодо строків посіву, підбору гібридів та норм внесення добрив.

Рис. Алгоритм дії Експертної Системи Quantum.

Протягом періоду вегетації система збирає ряд поточних даних з метеостанцій, аналізує актуальні дані аналізів ґрунту, фенологічні показники. За допомогою показників NDVI, мультиспектральних камер та флуориметрів, діагностує ступінь забезпечення поживними речовинами та ймовірний стресовий стан рослин. У період активного росту культур система будує алгоритм необхідності проведення підживлень добривами, біостимуляторами та внесення ЗЗР у відповідну фазу розвитку культури.

Згідно з дослідженням, в результаті дії негативних погодних умов може бути втрачено до 90%, і 25% цих втрат можна запобігти за допомогою прогнозного погодного моделювання. Різні види пристроїв, включаючи портативні інструменти, датчики, GPS і польові метеостанції, використовуються для відстеження погоди для отримання інформації в реальному часі. Доступність інформації в реальному часі допомагає фермерам приймати оперативні рішення, щодо своєчасного виявлення проблем на полі, необхідності підживлень в результаті вияву дефіциту елементів живлення або обмеження росту в результаті дії абіотичних факторів.

Слабким місцем в технологіях точного землеробства залишається ланка обробки інформації та прийняття остаточних рішень, адже проблема може бути викликана кількома причинами, тому потребує інтеграції знань з різних сільськогосподарських напрямків (ентомологія, фітопатологія, агрохімія та ґрунтознавство, фізіологія та живлення рослин та ін.). Експертна система формує поради на основі нечіткої логіки та нейронних мереж, статистичної обробки своєї бази кваліфікованих знань, міркувань експертів та сукупності даних з багатьох інших джерел. Тому QES зможе набагато ефективніше допомогти користувачеві визначити причину проблеми на полі та прийняти відповідне рішення. В кінцевому результаті система буде самонавчатися та надаватиме рекомендації враховуючи узагальнюючі данні, зібрані протягом попередніх років.

Загалом, цей проект можна визначити як симбіоз людських знань та досвіду з машинним штучним інтелектом за для підвищення продуктивності рослинництва.

Отже, сучасне програмне забезпечення допомагає збирати урожай, боротися з бур’янами та надає повний аналіз погодних умов та ґрунту – все це стало можливим завдяки штучному інтелекту. Інвестування в розумне сільське господарство дозволить виробникам приймати ефективні рішення, мінімізувати втрати та знизити ризики, пов’язані з ґрунтово-кліматичними умовами і, в кінцевому результаті, значно підвищити урожайність сільськогосподарських культур.

Компанія НВК «Квадрат» розуміє складність поставлених завдань и обсяг роботи, яку необхідно провести для запуску повноцінної роботи Експертної Системи Quantum. Ми готові до цього виклику. Але також будемо вдячні всім, кого цікавить тема ШІ в сільському господарстві за надані поради, рекомендації та досвід. І запрошуємо долучатися до реалізації Проекту.

 

Опубліковано в журналі «Агроном» (грудень, 2020)

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *