Как агробизнес повышает рентабильность за счет AI-технологий в сортировке

В то время как дискуссии об искусственном интеллекте часто вращаются вокруг ChatGPT и голосовых помощников, в российском агропромышленном секторе начинает активно применяться технология AI deep learning (глубокое обучение). Современные фотосепараторы с AI-технологией делают экономически неоправданные процессы рентабельными, успешно решая сложные задачи, которые прежде считались невыполнимыми. 

От цветового анализа к интеллектуальному распознаванию

Принципиальное отличие AI-фотосепараторов от традиционного оборудования заключается в самом подходе к процессу сортировки. Если обычные устройства реагируют только на цветовые отклонения, то системы с искусственным интеллектом способны идентифицировать негодный продукт по всем заданным параметрам: цвету, форме, дефектам.

Это преимущество становится критически важным при решении задач, которые ранее считались практически невыполнимыми. Например, отделение мягкой пшеницы от выбеленного ячменя или засорителя эгилопса от пшеницы — задачи, с которыми обычные сортировщики справляются неэффективно. Есть категории задач, к примеру, выявление микроскопических дефектов на орехах, которые невозможно решить без применения технологий искусственного интеллекта.

Экономический эффект: от отходов к прибыли

Внедрение фотосепараторов с технологией AI оказывает прямое влияние на финансовые показатели агропредприятий. Машина с AI deep learning позволяет сортировать сырье, которое раньше классифицировалось как отход или продавалось по низкой цене, таким образом повышая прибыль предприятия.

Если говорить об окупаемости самого оборудования, то это зависит от специфики каждого предприятия и требует индивидуального расчета. В практике встречались случаи, когда оборудование окупалось всего за два месяца — его приобретали для подготовки подсолнечника к жарке, а затем расширили применение на другие культуры, такие как лен, горчица и рапс, что принесло дополнительную выгоду. В среднем срок возврата инвестиций составляет от одного года до трех лет.

Технологический прорыв в компактных размерах

Отдельного внимания заслуживает эволюция фотосепараторов с технологией AI. Первые модели были представлены на рынке в 2022 году в горизонтальной модели. Несмотря на высокое качество сортировки, они имели недостатки: громоздкость и, что особенно критично, скорость обработки информации.

Революционный скачок произошел с появлением вертикальных моделей с AI deep learning. Они не только компактнее, но и могут быть оснащены большим количеством лотков (до 13, максимальная конфигурация ленты же соответствует 6 лоткам вертикальной машины), что значительно увеличивает их производительность. Главное преимущество — скорость обработки данных: фотосепаратор определяет дефект и отбраковывает негодный продукт за доли секунды.

От инженерных сложностей к пользовательскому удобству

Решение проблемы скорости обработки стало возможным благодаря внедрению новых технологий производства чипов и инновационных алгоритмов обработки изображений.

Сам процесс обучения машины начинается с подготовки образцов и чем больше дефектных примеров будет продемонстрировано системе, тем качественнее будет результат при сортировке. Для индивидуальной разработки под требования заказчика специалисты делают фотографии продукта в высоком разрешении, обрабатывают их, разделяя на «хорошие» и «плохие», присваивают им наименования, затем отправляют на завод в Китай. После инженеры завода разрабатывают программы для конкретной задачи. Затем российские специалисты встраивают эту программу в систему, машина приступает к работе, а оператор на производстве самостоятельно регулирует процент отклонений от эталона.

При этом оборудование разработано с учетом удобства его использования для клиентов, оно имеет интуитивно понятный интерфейс и не требует особых навыков управления на производстве.

Цифровая трансформация агробизнеса

Внедрение фотосепараторов с AI — лишь один из аспектов глобальной цифровой трансформации агропромышленного комплекса. Системы оцифровки процессов и технологии искусственного интеллекта делают производство более эффективным.

Хотя полная автоматизация и роботизация агросектора остается перспективой отдаленного будущего, интеллектуальные системы уже сегодня радикально упрощают производственные процессы, делают их более предсказуемыми и управляемыми, позволяют с высокой точностью прогнозировать результаты.

Сотрудничество российских компаний с технологическими производителями способствует внедрению современных решений в отрасли и адаптации к изменяющимся рыночным условиям.