ИИ-агроном: искусственный интеллект для повышения урожайности

Актуальность проблемы

В современных агропромышленных комплексах остро стоит проблема оптимизации ресурсов при растущем спросе на сельхозпродукцию. Традиционные методы мониторинга растений, основанные на визуальном осмотре, не только трудоемки, но и могут приводить к запоздалому выявлению проблем, что напрямую влияет на урожайность и экономику хозяйств. Внедрение ИИ-решений позволяет перевести процессы контроля на качественно новый уровень — от оперативного обнаружения отклонений в развитии растений на ранних стадиях до прогнозной аналитики, что особенно критично в условиях ужесточающихся климатических изменений и необходимости точного земледелия.

Реализация проекта стала возможной благодаря тесному сотрудничеству специалистов Сбер Бизнес Софт и экспертов группы компаний «Теплицы Регионов». Совместная работа позволила создать программно-аппаратный комплекс, предназначенный для автоматизированного мониторинга состояния тепличных культур. Решение включает в себя два ключевых компонента: мобильную тележку с высокотехнологичным оборудованием и ансамбль моделей искусственного интеллекта, основанных на технологиях компьютерного зрения. 

Шаг 1. Анализ проблем и постановка задач

Перед началом разработки команда провела детальный анализ существующих проблем в тепличных хозяйствах. Вместе с агрономами «Теплиц Регионов» были определены основные сложности:

• Необходимость постоянного визуального контроля растений, что требует значительных временных затрат.
• Субъективность оценки состояния культур из-за человеческого фактора. 
• Задержки в выявлении отклонений или вредителей, ведущие к потерям урожая. 

На основе этого были сформулированы требования к системе: она должна обеспечивать непрерывный мониторинг, автоматически фиксировать отклонения в развитии растений и предоставлять агрономам точные данные для принятия решений. 

Шаг 2. Разработка программно-аппаратного комплекса

Разработанное специалистами Сбер Бизнес Софт состоит из двух основных модулей: 

• Мобильная тележка с камерами высокого разрешения — передвигается по теплице, сканируя растения. Оснащена системой стабилизации для четкой съемки даже при движении. 
• AI-модели на основе компьютерного зрения — анализируют изображения, выявляя признаки болезней, повреждения листьев, отклонения в росте и другие аномалии.  

Для обучения алгоритмов использовали тысячи изображений томатов с различными состояниями: здоровые, пораженные вредителями, с симптомами заболеваний. Это позволило добиться высокой точности распознавания.  

Шаг 3. Интеграция данных и визуализация

Разработанная система не просто собирает данные, но и преобразует их в удобный для анализа формат: 

• Интерактивные карты теплиц — показывают зоны, где растения требуют внимания. 
• Отчеты и рекомендации – формируются автоматически, помогая агрономам оперативно реагировать на проблемы. 

Данные доступны в режиме реального времени через веб-интерфейс, что упрощает их использование в повседневной работе.  

Шаг 4. Внедрение системы: автоматизация процессов и снижение нагрузки на персонал

Внедрение системы позволило:

• Уменьшить зависимость от ручного осмотра растений. 
• Повысить частоту и точность диагностики. 
• Снизить количество ошибок, связанных с «человеческим фактором». 

Благодаря этому агрономы могут сосредоточиться на стратегических задачах, таких как оптимизация условий выращивания и повышение урожайности, вместо рутинного мониторинга.

Перспективы развития

Успешное внедрение системы в тепличных хозяйствах открывает возможности для ее масштабирования. В будущем планируется адаптировать решение для других культур, таких как огурцы, салаты и микрозелень, а также добавить функции подсчета плодов и анализа их зрелости. Это сделает комплекс еще более универсальным и полезным для агропромышленного сектора.