Согласно пресс-релизу WUR, исследователи разрабатывают единый интегрированный интерфейс, который позволит фермерам взаимодействовать с машинами, используя повседневный язык — подобно инструментам разговорного искусственного интеллекта, таким как ChatGPT.
Вместо того чтобы изучать меню, картофелеводы могли бы задавать вопросы, рассматривать различные сценарии развития событий и принимать решения устно — будь то корректировка сроков внесения азотных удобрений, планирование дат сбора урожая или реагирование на меняющиеся погодные условия.
Для иллюстрации концепции исследователи из WUR описывают типичный день на картофельной ферме Connected Potato Farm, подключенной к цифровым сетям.
Утро фермер начинает с просмотра сводки ночной работы: роботизированная обработка сорняков между рядами, выявленные ранние признаки заболеваний и изображения высокого разрешения, полученные для ведения учета. Задав виртуальному помощнику вопрос о предстоящей погоде, фермер может сопоставить прогнозы осадков с состоянием почвы и нормами внесения азотных удобрений, чтобы решить, следует ли вносить удобрения или отложить их.
Позже фермер дает указания автономным машинам переместиться в поле. Система принимает задачу — внесение питательных веществ по точно заданной схеме с соблюдением буферных зон вдоль водоемов. Дроны сканируют местность для обеспечения безопасной и соответствующей нормам работы, а оповещения в режиме реального времени уведомляют фермера о неисправностях оборудования или неожиданных изменениях условий.
«Современные технологии уже очень «умные». Роботы могут сеять семена, удалять сорняки и выполнять множество других задач. Все отрасли растениеводства, включая картофелеводство, все больше полагаются на сложные машины», — говорит Пол ван Зоггель, руководитель программы точного земледелия в WUR.
Для производителей картофеля стимулы особенно сильны. Выращивание этой культуры трудоемко, часто осуществляется в больших масштабах и подлежит все более строгим экологическим нормам. Автономные машины могут работать круглосуточно, с высокой точностью сокращая использование удобрений и средств защиты растений, а легкий рой роботов помогает ограничить уплотнение почвы — ключевую проблему в картофелеводстве.
Ученый посоветовал фермерам осваивать новые технологии уже сейчас, ознакомиться с программным обеспечением и платформами.
В некоторых хозяйствах уже используются централизованные диспетчерские пункты для контроля за автономным оборудованием. В некоторых регионах Северной Америки знание программного обеспечения для моделирования сельскохозяйственной деятельности является преимуществом для операторов машин. Тем не менее, исследователи из WUR считают, что удобство использования необходимо улучшить, если мы хотим масштабировать робототехнику на картофельных фермах всех размеров.
Долгосрочная цель – создание единой цифровой платформы, которая объединит оборудование, данные и инструменты поддержки принятия решений, а также позволит производителям взаимодействовать с сельхозтехникой, используя естественный язык.
Фермер может дать системе указание внести азот, а ИИ-помощник может отреагировать предупреждением о надвигающихся дождях или нормативных ограничениях. Благодаря пониманию местных условий, состояния урожая и требований соответствия, система переходит от простого выполнения инструкций к поддержке принятия обоснованных решений. Короче говоря, фермеры будут общаться со своими машинами так же, как они общаются со своими работниками.
Исследователи из WUR уже тестируют инструменты искусственного интеллекта, специально предназначенные для картофеля, включая Botato — чат-бота, обученного на моделях роста культуры, который может отвечать на вопросы о потенциальной урожайности или о том, как изменения сроков уборки урожая могут повлиять на результаты. Однако надежные рекомендации зависят от доступа к высококачественным агрономическим данным, чтобы предотвратить выдачу системами ИИ неточных или вводящих в заблуждение ответов.
Ожидается, что разговорный ИИ станет практичным инструментом в сельском хозяйстве в течение следующих пяти лет по мере дальнейшего развития языковых моделей. Внедрение также потребует корректировки производственных систем, аналогично тому, как была изменена планировка садов для размещения роботизированных комбайнов.
В случае успеха, будущее картофелеводства может заключаться в уменьшении количества нажатий на сенсорные экраны и увеличении количества диалогов с машинами, работающими в поле.
Источник: WUR.
