Crop Saver: штучний інтелект для моніторингу полів

13 сентября в 15:18

1060

Команда Crop Saver розробляє комплексну платформу, що базується на методах і алгоритмах машинного навчання. Використовуючи знімки з дронів, платформа надаватиме аграріям аналітику та інфографіку стану посівів на полі.


Розробники вважають, що їх система допоможе приймати ефективні рішення для оптимізації сільськогосподарських процесів та максимізації врожаю. 

Комплексна аналітика для аграріїв

На даний момент в розробці кілька сервісів, зокрема Plant Counting, моніторинг ефективності внесення добрив та ЗЗР, аналіз процесів по полю та виявлення різноманітних проблем (пропуски, пересіви та недосіви, витоптування та вилягання). Це базові сервіси, які будуть включені в платформу.

Загальна мета Crop Saver — інтеграція усіх сервісів для надання комплексної аналітики для фермера на ПК, планшеті, у вигляді звітів чи інтеграції в інші сервіси.

На даному етапі стартап займається аналізом знімків з дронів. Надалі розробники планують інтегрувати й інші типи даних: такі як погодні дані, дані з сенсорів.

Компанія розробляє специфікацію польотів для кожного сервісу, кожної культури: стадія розвитку культури, час. Якщо агрокомпанія чи невелике фермерське господарство має власного дрона — вона може здійснювати обльоти й робити знімки самостійно згідно з розробленими вимогами. А потім обробляти на платформі Crop Saver. 

Plant Counting за допомогою нейронних мереж

За допомогою алгоритмів штучного інтелекту платформа розпізнає та аналізує кожну рослину в полі. На вхід приймається ортофотоплан з роздільною здатністю 1-2 см/піксель, на вихід — точковий шар з координатами кожної рослини, а також статистичну інформацію (загальна кількість рослин, кількість рослин на гектар).

Використання нейронних мереж дає змогу провести підрахунок на ранніх стадіях — для оцінки якості насіння та проведення посівних робіт, виявлення недосівів чи пересівів, проводити аналіз роботи сівалок, виявляючи їх некоректну роботу після посіву. А на пізніших стадіях для таких рослин як кукурудза чи соняшник дозволяє здійснювати планування збору врожаю та оцінювати потенційні ризики. 

Інформація по Plant Counting в інтерфейсі  платформи Crop Saver

Особливості платформи Crop Saver

На українському ринку вже є кілька платформ, які дозволяють здійснювати агромоніторинг полів, зокрема Taranis та Hummingbird. Але розробники говорять, що Crop Saver має ряд особливостей. 

По-перше, платформа враховує регіональні особливості. Поля кукурудзи в Житомирській і Херсонській областях вимагатимуть різних алгоритмів, складно розробити спільне рішення навіть в межах однієї культури. Саме тому компанія використовує та розуміє регіональну специфіку і адаптує алгоритм під кожен регіон.   

По-друге, стартап позиціонує себе як технологічна компанія. В склад входить команда, яка розробляє алгоритми машинного навчання, штучного інтелекту, комп’ютерного зору. Компанія створює повністю автоматичні рішення, які не потребують додаткового втручання зі сторони фермера. В ідеалі все повинно відбуватись в один клік.  

Третя особливість, Crop Saver — комплексне рішення, яке міститиме різні типи даних: погоду, стани ґрунтів, дані GPS-датчиків та інші.

Експорт результатів обрахунку Crop Saver в інші формати: опрацювання вилягання пшениці в QGIS.

Стадія розвитку проекту Crop Saver

Проект зараз на ранній стадії розвитку і шукає інвесторів. Стартом проекту стала перемога на 2017 Queen‘s International Innovation Challenge. Стартап отримав премію в $20 тис. 

Представники Crop Saver бачать великий потенціал у впровадженні штучного інтелекту в агросферу. 

Компанія вже готує демо-версію платформи, яку випробує в пілотних проектах. Вже є перші клієнти, на базі підприємств яких і відбудуться перші випробування.  

Проблеми впровадження інновацій в Україні

Є ряд проблем, з якими зіштовхнулись розробники рішень. 

Окрім великої варіабельності, дані мають і значний обсяг. За один обліт збирається інформація, яка займає десятки гігабайт. І обробка таких великих масивів недешева і непроста. 

Ще одна технічна проблема — дрон повинен покривати достатню площу поля й мати камеру з хорошою роздільною здатністю. 

І остання проблема — скептицизм фермерів. Багато аграріїв з недовірою ставляться до таких технологій. Вони переконані, що подібні рішення не працюватимуть. Одна з цілей компанії — пояснити і продемонструвати ринку, як працює технологія і чому потрібно це використовувати. 

В даний момент якраз і ведеться робота, щоб Crop Saver ефективно працював незалежно від регіону. 

Про штучний інтелект в cільському господарстві — читайте тут. Детальніше про інші інноваційні платформи — тут.

Заметили ошибку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам.


AgriGeek

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

bn

Вверх