AgTech стартапи ставлять собі за мету зробити агровиробництво більш ефективним. Стале виробництво при зменшенні витрат матеріалів, агрохімікатів, людських ресурсів — задача, що вирішується сучасними методами. Технології комп’ютерного зору, та штучного інтелекту допомагають слідкувати за рослинами, та краще розуміти їх потреби.
Моніторинг полів, тепличних культур, худоби за допомогою супутників ДЗЗ, БПЛА, RGB, NIR та мультиспектральних камер, допомагає краще керувати господарською діяльністю. Цього року було відзначено безліч агростартапів, які досягли найбільших успіхів у використанні технологій комп'ютерного зору та штучного інтелекту.
Дистанційний моніторинг полів
Найбільш представлений сегмент — дистанційний моніторинг полів. Збором та аналізом інформації про стан культур і умов їх росту у відкритому ґрунті займаються такі високотехнологічні компанії з усього світу як: Agremo, Gamaya, Taranis, Sentera, OneSoil, Hummingbird Technologies Ltd, Spacenus GmbH.
Taranis зосереджується на сільськогосподарському скаутингу і ранній діагностиці проблем. Інформацію за допомогою дронів і супутників збирають Sentera, Hummingbird Technologies Ltd, Agremo та Gamaya. Використовують дані про стан рослин для створення карт диференційованого внесення препаратів також OneSoil, Spacenus GmbH. Всі компанії мають мобільні додатки, або хмарні рішення для роботи з даними аналізу стану рослин.
Читайте також:
Taranis розробили рішення, яке виявляє бур’яни та рекомендує гербіциди.
Аналитический подход к точному земледелию от компании OneSoil.
Серед можливостей новітніх технологій:
- аналіз стану рослин;
- підрахунок сходів;
- точні прогнози врожайності;
- вчасне виявлення захворювань тощо.
.jpg)
Рішення Agremo зберігає ресурси господарства
Так, компанія Agremo для економії ресурсів і підвищення врожайності ідентифікує проблеми зі шкідниками, хворобами, заболочені ділянки або нестачу вологи. Будь-який наявний у продажу дрон, RGB або мультиспектральна камера, поширений датчик — все може стати джерелом інформації. Компанія використовує технології штучного інтелекту, машинного навчання та комп’ютерного зору для визначення, класифікації та кількісної оцінки складних даних зображення з точністю ідентифікації проблем до 98%.
Карти, які показують поточну потребу культур у поживних речовинах за 5 основними поживними речовинами, надає рішення компанії Spacenus GmbH. Також штучний інтелект виявляє межі полів, поділяє поля на різні зони відповідно до кількості біомаси, використовує супутникові знімки для визначення видів культур за поточні та історичні роки. Також користувач системи отримує готові до аналізу польові дані (висоту/схил, стан ґрунту, дані супутникового моніторингу), надає поради щодо внесення поживних речовин, точного висіву, диференційного внесення пестицидів.
Для аналізу рослин використовуються вегетаційні індекси: FVC (аналіз появи сходів), MSAVI (моніторинг здоров’я врожаю на ранній стадії), NDVI (аналіз біомаси), NDRE (моніторинг стресу врожаю на пізній стадії), RVI (для картування врожаю) та NDMI (аналіз водного стресу рослин) та інші. Складаються карти дефіциту азоту, поглинання азоту (кількість азоту яку рослини засвоїли), оцінки ризику захворювання, продуктивності ґрунту та топографії поля, карт сухої речовини (маса безводної біоречовини або «суха маса» рослин).
Читайте також: Использование информации дронов и спутников в сельском хозяйстве.
Карти надаються як у растрових, так і у векторних форматах. Усі карти полів можна перевести у формати John Deere Rx, які можна читати трактором, файл ISOXML та shapefile.
Стартапи що збирають інформацію про стан культур за допомогою дистанційного моніторингу піклуються про покращення навколишнього середовища через зменшення забруднення ґрунту, та сприяють більшому виробництву завдяки ефективному управлінню витратами.
Fermata — система для тепличних господарств
Проблема з якою борються розробники — втрати врожаю через хвороби рослин. Щороку, чисельні захворювання стають причиною втрати агропродукції на $ 3,4 млрд. Система стартапу Fermata створена на базі штучного інтелекту, вона ідентифікує хвороби тепличних рослин. Через своєчасне виявлення проблем використання рішення запобігає зменшенню втрат врожаю через захворювання на 30%.
Унікальні алгоритми комп’ютерного зору аналізують зображення встановлених в теплицях камер, які фіксують зміни стану рослин (на 360°), штучний інтелект виявляє де і чому почалось захворювання, складає звіти про зміни стану, надсилає сповіщення про проблеми зі здоров’ям рослин. Рішення дозволяє автоматизувати процес візуального моніторингу, окрім виявлення хвороб включаючи виявлення шкідників та моніторинг динаміки росту рослин.
.jpg)
Dilepix — технології комп’ютерного зору для економії хімікатів
Зменшення використання пестицидів та хімікатів, яке турбує розробників з Fermata та Spacenus GmbH, головне завдання для стартапа Dilepix. Було помічено, що сільське господарство сьогодні використовує велику кількість хімікатів або антибіотиків в якості профілактичного заходу. Причина цього в тому, що фермери не можуть постійно моніторити свої посіви та худобу, щоб вчасно ідентифікувати проблеми. Програмне рішення Dilepix для автоматичного дистанційного моніторингу тварин і посівів, забезпечує аналіз зображень та автоматичне виявлення проблем.
На основі зображень (або відео) з камер дронів, сільськогосподарських машин, роботів, або систем спостереження встановлених в тваринницьких будівлях, алгоритми штучного інтелекту допомагають краще стежити за здоров’ям тварин, (швидко реагувати на появу захворювань, проблеми з годуванням, травмування, контролювати рост), виявляти проблеми росту рослин тощо.
Вчасна реакція дозволяє локалізувати проблему, зменшуючи кількість антибіотиків та гормональних препаратів для тварин, інсектицидів, гербіцидів, фунгіцидів для рослин. Підвищується точність і якість обробок, точніше обирається норма внесення.
Окрема можливість, на додачу до аналізу зображень, автоматичне керування переміщеннями роботів і механізмів на основі зображень. Система може відстежувати об'єкти в просторі і часі, переміщуючись відповідно до них.
.jpg)
Root AI — рішення для автоматизації теплиць
Розробники впевнені, що рекультивація води, автоматизація управління освітленням, внесенням поживних речовин та кліматом можуть дозволити отримувати в 20 разів більше врожаю на 1 га використовуючи на 90% менше води, ніж при традиційних методах вирощування.
Системи комп’ютерного зору можуть ідентифікувати фрукти та визначати їх ступінь зрілості навіть у дуже захаращених і складних середовищах вирощування. Також компанія розробляє захвати для зривання плодів, та датчики для планування шляху між хащами рослин,повністю автоматизуючи збирання врожаю.
Сучасна технологія Root AI вже була придбана провідною AgTech компанією AppHarvest, яка будує одні з найбільших у світі критих ферм для вирощування фруктів і овочів без ГМО і хімічних пестицидів.
