Бесшумные трактора, запрограммированные на определенный маршрут, уже работают на фермах по всему миру. Дроны летают, оценивая здоровье растений и почвенные условия, датчики в земле контролируют количество воды и питательных веществ. За человеком остается лишь система управления.
Что такое автоматизированная ферма?
Умное земледелие включает интеграцию передовых технологий в существующую практику с целью повышения эффективности производства и качества сельскохозяйственной продукции.
Большинство современных сельскохоз технологий делятся на три категории, которые, как ожидается, станут основой автоматизированной фермы: роботы, БПЛА и IoT — Интернет вещей.
Они включают автономных роботов, которые смогут осуществлять прополку, вносить удобрения или собирать урожай; БПЛА с автономным управлением полетом, легких и мощных гиперспектральных фотокамер, которые могут быть использованы для расчета биомассы и состояния удобрений посевов.
Кроме этого, теперь доступны решения, позволяющие фермерам различать болезни растений на основе оптической информации. Основана она на результатах биофизических исследований фотосинтеза, которые создают научную основу методов автоматического управления ростом фотосинтезирующих организмов. Источник информации — хлорофилл, при участии которого и происходит фотосинтез.
Виртуальные технологии ограждения позволяют управлять стадом крупного рогатого скота на основе сигналов дистанционного зондирования и датчиков, прикрепленных к животному. Например, приложение от Vence контролирует движение и выпас животных со смартфона. Система использует устройство, которое подходит к уху животного и производит вибрации, звуки и низковольтные удары для регулирования их движения. В совокупности эти технические усовершенствования приведут к полной автоматизации ферм.
У кого наибольшее количество инвестиций?
Университет Блэкмора недавно продемонстрировал, что возможно в недалеком будущем. Проект, получивший название Hands Free Hectare и возглавляемый исследователями из Harper Adams, вырастил около 2,5 га весеннего ячменя без посещения поля человеком. В конце сезона фермеры собрали около 4,5 тонн ячменя ценой в 200 000 фунтов стерлингов.
Этот эксперимент — последний пример того, как технологические машины развивают агросферу. Примерно в то же время, когда комбинат Hands Free Hectare собирал ячмень, Deere & Company объявила о приобретении стартапа под названием Blue River Technology за $305 миллионов.
Компания Blue River разработала систему “see-and-spray”, которая включает компьютерное зрение и искусственный интеллект для отличия культур от сорняков.
Стоит отметить, что для развития Калифорнийская компания под названием Abundant Robotics, основанная некоммерческим научно-исследовательским институтом SRI International, разрабатывает роботов, способных собирать яблоки с помощью вакуумного устройства, которое всасывает фрукты прямо с деревьев в садах.
Робот, собирающий яблоки
Для успешной культуры потребуется больше, чем армия роботизированных тракторов. Ферма будущего будет полагаться на беспилотные летательные аппараты и спутники. Например, такие компании, как Descartes Labs для прогнозирования урожайности сои и кукурузы используют машинные показания для анализа спутниковых изображений. В Лос-Аламосе, штат Нью-Мексико, каждый день собираются пять терабайт данных из нескольких спутниковых систем, включая НАСА и Европейское космическое агентство. В сочетании с показаниями погоды компания Descartes Labs может прогнозировать доходность кукурузного поля с точностью 99 процентов.
Так Американское агентство DARPA в 2017-ом предоставило Descartes Labs $1,5 млн для мониторинга и анализа урожайности пшеницы на Ближнем Востоке и в Африке. Идея заключается в том, что точные прогнозы могут помочь выявить регионы, подверженные риску неурожая, что может привести к голоду и политической дестабилизации в регионах.
Даже лучший интеллект — будь то от дронов или спутников будет поставлен под сомнение по предсказанию изменения климата. Это одна из причин того, что все больше и больше мировых компаний предпочитают автоматизированные вертикальные фермы. Сторонники этих новых концепций утверждают, что такие фермы могут производить гораздо более высокие урожаи, в то же время резко сокращая потребление воды, а также удобрений и гербицидов.
Так, ферма Plenty из Сан-Франциско, получила $200 миллионов от Фонда SoftBank Vision в начале этого года. Компания утверждает, что может выращивать зелень и клубнику, в 350 раз превышающую урожай традиционной фермы, используя только один процент воды.
Реализованные проекты
Прекрасным примером автоматизированной фермы является компания Taylor Farms, один из крупнейших производителей свежих фруктов и овощей в Северной Америке.
Эти фермы собирают около 680 000 килограммов салата каждый день в долине Салинас, сельскохозяйственном регионе Калифорнии. Чтобы сделать весь процесс быстрым и эффективным, ферма опирается на автономное оборудование.
Еще хорошим примером является компания Spread в Японии. В 2017 она построила полностью автоматизированную ферму для выращивания салата. В настоящее время Spread выращивает около 7,7 миллионов голов салата в год и продает их примерно по той же цене, что и обычный салат. В компании работает машина, которая может сажать семена, но процесс роста все еще контролируется человеком, а системы компьютерного зрения еще на стадии развития.
Сбор салата в долине Салинас, США
Преимущества автоматизированных ферм
Автономные фермы — это не просто удобство, позволяющее фермерам попивать кофе, когда роботы выполняют свою работу. Это не просто инструмент для сокращения затрат труда. Новые технологии могут устранить риски получения травмы или увечья людьми на тяжелых и изнурительных работах. Кроме этого, сельское хозяйство может стать непрерывным 24-часовым процессом.
Экология. Умное земледелие улучшает экологию. При использовании IoT можно создать сенсорную сеть, позволяющую осуществлять почти непрерывный мониторинг фермы.
Оптимальные прогнозы. Прогнозы погоды по конкретным объектам, прогнозы урожайности и карты вероятностей болезней, основанные на автоматической сети метеорологических и климатических данных, позволят оптимально выращивать культуры.
Потребительский рост. Процесс производства продуктов и их переработки становится более открытым, что способствует более прямым формам взаимодействия фермеров с потребителями.
Препятствия
Вопросы прав собственности и использования данных. Преобразование данных — это не только информация и советы для фермеров, но и ресурс для регулирующих органов, которые могут использовать данные для наблюдения и контроля. Правительства должны создать нормативную структуру, которая повышает доверие между всеми вовлеченными сторонами.
Ответственность и подотчетность. Должна быть подотчетность за бесхозяйственность или ошибки, ведущие к экономическим и экологическим последствиям. Например, за следы фунгицидов, оставшихся на собранных плодах — кто несет ответственность: фермер, поставщик программного обеспечения или производитель датчика?
Высокие затраты. Большая цена внедряемых новых технологий для отдельных ферм, а также ограниченные знания и навыки могут быть значительными препятствиями на пути построения автоматизированной фермы.
Трудоустройство. Цифровизация сельского хозяйства может сильно повлиять на возможности трудоустройства и профили работы фермеров. Будет ли это развитие мотивировать или препятствовать тому, чтобы талантливые люди занимались сельским хозяйством? Снизит ли автоматизация ферм или повысит оценку профессии фермера?
Существующие автоматизированные фермы – часть продовольственного развития нашей планеты. Часто цитируемая статистика ООН гласит: “мир должен повысить производство продуктов питания на 70% для удовлетворения потребностей населения”. Следует отметить, что новейшие технологии автоматизированных ферм не смогут спасти мир, но помогут его кормить.
