Население Земли уже превысило отметку в 7,3 миллиарда человек и останавливаться на этом не собирается. Уже к 2050 году ожидается, что на планете будет проживать 9,7 миллиарда людей. При таком раскладе на первые роли выходит вопрос питания, ведь чтобы прокормить такое громадное население нужно в разы увеличить производство продуктов. Фермеры и инженеры уже работают на этой задачи и достичь ее планируют за счет разработки и строительства “умных” ферм.
На пороге четвертой промышленной революции на котором находится человечество, серьезные изменение произойдут и в сельском хозяйстве, куда будут планомерно внедряться технологии киберфизических систем, Интернета вещей (IoT) и облачных вычислений.
Технические достижения можно будет применять практически на всех этапах земледелия, а уже внедряемые технологии можно разделить на три основные категории, которые и станут основой «умного» фермерства — это автономные роботы, беспилотные летательные аппараты (БПЛА) или дроны, и различные IoT-датчики. Ниже подробнее поговорим о каждой из них.
Роботы
О том, что человека заменят роботы говорят уже многие годы и постепенно эти предсказания сбываются. Сельское хозяйство не исключение, а учитывая тот факт, что фермерство зачастую подразумевает из себя трудоемкое занятие с определенной частотой повторяющихся действий, то это идеальная среда для робототехники.
Фермерские хозяйства уже применяют сельскохозяйственных роботов для различных задач — посева, полива, сбора и сортировки урожая. «Умная» техника продолжает совершенствоваться и в будущем позволит увеличить объемы сельхозпродукции и повысить ее качество при меньшем использовании человеческих ресурсов.
Трактор-беспилотник
Трактор – это основа любой фермы и ясно, что с тенденцией развития беспилотного транспорта в мире, на фермах также первыми покинут свои кабины водители-трактористы. Им предстоит либо уйти восвояси, либо переквалифицироваться в специалистов, вводящих картографические данные и задающие границы полей, а также научиться программировать траекторию движения с помощью специальных программ и определять другие параметры работы беспилотных тракторов.
Однако со временем, возможности беспилотных тракторов расширятся, и они станут более автономными. В них появятся дополнительные камеры, системы компьютерного зрения, GPS-навигация, подключение к интернету для дистанционного мониторинга и управления, технологии лазерного сканирования LIDAR для обнаружения препятствий и предотвращения столкновений.
По прогнозам компании CNH Industrial, в 2016 году представившей концепт беспилотного трактора, в будущем подобная техника сможет самостоятельно использовать оперативную информацию с метеорологических спутников, чтобы автоматически определять наилучшие условия для работы, вне зависимости от команд человека и времени суток.
Посев
Появление сеялок, заменило тяжелый ручной труд человека, но оставило за собой несколько нерешенных задач. Например, с их помощью поля зачастую засеиваются разбросным способом, что предусматривает неточность и большой расход семян. Для оптимального роста семена должны быть посеяны на правильно глубине и расстоянии друг от друга.
Для выполнения этих условий применяют технологию точного высева, которая включает технологию геокартирования в сочетании с данными датчиков о качестве почвы, ее плотности, уровне влажности и плодородности помогают свести на нет фактор случайности. С их помощью у семян наилучшие шансы на всхожесть, рост, а значит, и урожайность.
В будущем прецизионные сеялки будут использоваться совместно с беспилотными тракторами и IoT-системами, передающими информацию о ходе сева фермеру. Таким образом, всего один человек сможет засевать целые поля, наблюдая за работой многочисленных машин с помощью видеотрансляции или цифровой панели управления на компьютере или планшете.
Автоматический полив и орошение
Широко используемое подпочвенное капельное орошение уже позволяет фермерам контролировать, когда и сколько воды получают сельхозкультуры. Добавив в системы орошения IoT-датчики, следящих за уровнем влажности почвы и состоянием растений, фермеры сделают ее практически полностью автономной. Вмешиваться в процесс потребуется лишь в случае каких-то проблем.
Борьба с сорняками
Эта часть некогда ручного труда уже сейчас поручена роботам. Правда пока в лишь в качестве эксперимента. например, полевой робот BoniRob. Он перемещается по полю с помощью спутника и лазерных локаторов при этом используя камеры и технологию машинного обучения. Робот оценивает состояние всходов и удаляет сорняки.
Свое место на ферме нашел и автоматизированный культиватор Smart Farm. Передвигается он с помощью трактора, оснащенного системой визуализациии. Она распознает флуоресцентный краситель на всходах и таким образом отличает сельхозкультуры от сорных растений. Сорняки без маркера уничтожаются.
Фермерские хозяйства, оснащенные этими и другими роботами, беспилотными тракторами и IoT-системами смогут работать почти сами по себе.
Сбор урожая
Для сбора урожая сельхозкультур важны своевременность, хорошая погода и оперативность. Фермерские хозяйства используют разнообразные машины для уборки, многие из которых можно автоматизировать. Нужно лишь адаптировать технологию беспилотных тракторов и снабдить комбайны и прочую уборочную технику передовыми сенсорами, а также подключенными к интернету IoT-датчиками. Машины смогут автоматически приступать к работе, как только для уборки урожая наступят идеальные условия.
Технологические достижения особенно пригодятся для уборки нежных фруктов и овощей, при которой нужен более деликатный подход. Инженеры уже работают над такими системами. Например, в компании Panasonic создан прототип робота для автоматизированного сбора помидоров. При помощи камер и алгоритма анализа цвета и формы он умеет распознавать плоды и определять зрелые томаты.
Робот Panasonic собирает помидоры, срезая их со стебля, но инженеры также пытаются создать роботов, которые могли бы аккуратно обхватывать фрукты и овощи, не повреждая их нежную кожицу.
Другой путь выбрали в компании Abundant Robotics: их прототип роботизированного сборщика яблок, который тестируется в США, действует по принципу пылесоса и засасывает спелые плоды, находя их с помощью компьютерного зрения.
Это только несколько примеров из десятков перспективных роботов, которые скоро возьмут на себя уборку урожая, освободив от тяжелого труда людей.
Беспилотные летательные аппараты
Какой фермер не хотел бы видеть свои поля с высоты птичьего полета? Если раньше для аэрофотосъемки сельхозугодий приходилось прибегать к услугам вертолета или малой авиации, то теперь сделать то же самое можно с помощью дронов, оснащенных камерами. И денег на это потребуется гораздо меньше.
Технологии обработки изображений не стоят на месте, и сегодня на рынке доступны БПЛА-системы с самыми разнообразными камерами — от стандартных до самых передовых, с поддержкой сверхвысокого разрешения, возможностью съемки в инфракрасном или ультрафиолетовом спектрах и даже в гиперспектральном режиме.
Данные, получаемые с помощью дронов, позволяют оценивать состояние сельскохозкультур и качество почвы, планировать посевные площади, оптимизируя использование ресурсов и земли. Также регулярная полевая съемка помогает при выборе схем посадки и орошений, картографировании сельскохозяйственных угодий и в других аспектах фермерской деятельности.
Впрочем, беспилотники полезны не только своими возможностями фото- и видеосъёмки. Среди других сценариев использования — посев и опрыскивание.
Несколько компаний и групп ученых работают над БПЛА, которые с помощью сжатого воздуха могут разбрасывать капсулы с семенами и удобрениями. В частности, подобные проекты с применением дронов реализуют компании DroneSeed и BioCarbon. Их цель — восстановление лесов, но данный способ нетрудно адаптировать и для высадки различных сельхозкультур. Флотилия дронов под управлением IoT-датчиков и ПО для автономной работы могла бы высаживать растения в идеально подходящих для них местах с наилучшими условиями для более быстрого роста и высоких урожаев.
Также дроны могут применяться для опрыскивания сельскохозкультур. При помощи GPS, систем лазерного измерения и ультразвукового позиционирования БПЛА могут легко регулировать высоту и зону полета с учетом таких параметров, как скорость ветра, топография и география местности. Это позволяет дронам проводить опрыскивание более эффективно, с большей точностью и меньшими потерями.
Например, китайская компания DJI создала БПЛА-систему Agras MG-1 специально для опрыскивания сельхозкультур. В комплекте с дроном предусмотрена емкость на 10 литров, которую можно наполнить жидкими пестицидами, гербицидами или удобрениями. Максимальная скорость полёта Agras MG-1 — 40 км/ч., максимальная дальность и высота — 1 км и 150 м. Микроволновый радар позволяет дрону сохранять правильное расстояние от посевов и обеспечивать равномерное распыление. Как заявляет производитель, Agras MG-1 может работать в автономном, полуавтономном или ручном режимах.
Дроны для контроля в реальном масштабе времени и анализа
Еще одна полезная функция дронов — возможность с их помощью вести дистанционный мониторинг и анализировать состояние полей и растущих на них культур. Несколько дронов способны заменить целую армию работников. Людям не нужно будет постоянно разъезжать по полям для визуальной оценки состояния всходов.
Получая такие данные по интернету, фермеры смогут выезжать в поля лишь по каким-то неотложным поводам, действительно требующим внимания, и не терять время на осмотр здоровых растений.
Впрочем, пока сельскохозяйственным дронам далеко до совершенства. Дальность и время полета у большинства моделей меньше, чем требуется фермерам. Даже самые «выносливые» БПЛА могут проводить в воздухе лишь около часа, а затем им требуется подзарядка аккумуляторов.
Кроме того, цены на сельскохозяйственные дроны еще «кусаются». Например, покупка одной из самых передовых на сегодня моделей Precision Hawk Lancaster обойдется в 25 тысяч долларов. Конечно, есть и менее дорогие БПЛА, но их комплектация зачастую скромная и не включает необходимое фермерам передовое фото и видео-оборудование или приспособления для опрыскивания.
Подключенная ферма: датчики и Интернет вещей
Автономные сельскохозяйственные роботы и дроны принесут фермерам много пользы, но по-настоящему «умной» ферму будущего сделают IoT-технологии.
Под термином Интернета вещей понимается концепция вычислительной сети физических предметов («вещей»), оснащённых встроенными технологиями для взаимодействия и обмена данными друг с другом и внешней средой. IoT-технологии уже внедряются на практике в виде домашних смарт-устройств с поддержкой цифровых голосовых ассистентов, «умной» медицинской техники и промышленного оборудования.
На «умных» фермах сенсоры будут внедряться на каждом из этапов сильхозпроизводства и во всех видах оборудования. Полевые датчики будут собирать данные об уровне освещения, состоянии почвы, орошении, качестве воздуха и погодных условиях. Информация будет направляться фермеру или напрямую сельскохозяйственным роботам в полях. Группировки роботов, оснащенные собственными датчиками и навигационным оборудованием, будут курсировать по полям и реагировать на поступающие им сигналы о необходимости прополки, полива, обрезки или сбора урожая. Кроме того, с воздуха за полями будут следить дроны, генерируя карты, которые будут служить руководством к действию для роботов и помогать фермерам планировать дальнейшие сельхозработы. За счет всех этих инноваций возрастут объемы производства сельскохозяйственной продукции и качество продуктов питания.
Аналитическая компания BI Intelligence прогнозирует, что количество используемых в сельском хозяйстве IoT-устройств вырастет с 30 миллионов единиц в 2015 году до 75 миллионов в 2020-м. Также ожидается, что к 2050 году «умные» фермы будут ежедневно производить 4,1 миллиона замеров против всего 190 тысяч в 2014 году.
Вооруженные растущими массивами данных от «умного» оборудования и датчиков, а также сетевыми технологиями для обмена информацией, фермеры смогут видеть все аспекты деятельности своих сельхозпредприятий, понимать, какие растения здоровы, а каким требуется внимание, какие поля нуждаются в поливе, а где пора собирать урожай.
В этом материале затронута лишь верхушка айсберга — выращивание сельхозкультур. Не меньшие возможности для передовых технологий и в области животноводства. Если каждая ферма превратится в «умную», то цель по 70-процентному увеличению производства продуктов станет вполне выполнимой.