В настоящее время мы находимся у истоков ультрасовременного сельского хозяйства. Итак, с чего оно начинается...

 

Глобальное сельское хозяйство сталкивается с серьезными долгосрочными проблемами. По некоторым прогнозам, к 2050 году население мира увеличится на 2,3 млрд человек. С учетом мирового роста доходов, что обычно увеличивает спрос на продовольствие, аграриям потребуется увеличить производство продуктов питания в 2050 году на 70% по сравнению с уровнями 2005 года.
 
Параллельно мир продолжает урбанизировать в ускоренном темпе. Прогнозы показывают, что 70% населения мира будет жить в городской среде к 2050 году по сравнению с почти 50% в 2009 году. Это негативно скажется на наличии рабочей силы вблизи сельскохозяйственных угодий. Добавьте к этому факты, свидетельствующие о том, что во многих странах, особенно в развитом мире, популяция населения быстро стареет, а заработная плата растет.

Кроме того, многие виды сельскохозяйственной деятельности требуют сезонного труда. Во многих случаях удовлетворение этой потребности требует найма трудящихся-мигрантов, что может быть проблематичным в ряде стран по политическим соображениям.

Все факторы в совокупности указывают на то, что у производителей агрокультур на первый план выходит автоматизация сельскохозяйственных задач.

Параллельно со всеми структурными проблемами, с которыми сталкивается сельское хозяйство, текущие производственные процессы также могут иметь долгосрочные непредвиденные последствия для окружающей среды и здоровья.  В частности, использование неселективных гербицидов по-прежнему вызывает обеспокоенность в Европе. 

Появление и внедрение сельскохозяйственных роботов в значительной мере поспособствовало бы освоению методик сверхточного сельского хозяйства, помогая фермарам управлять специфическими проблемами конкретного урожая на конкретном участке. Это даст преимущество по оптимальному использованию агрохимикатов, адаптированных к потребностям отдельных участков или растений.

Часто считается, что сельское хозяйство не склонно к инновациям, и поэтому не спешит с принятием роботизированных технологий. На самом деле, если мы заглянем в историю агросектора, то увидим, что сельское хозяйство было одной из первых крупных отраслей, выбравших технический прогресс для повышения производительности. Действительно, занятость в АПК неуклонно снижается на протяжении веков, несмотря на то, что ее выпуск продукции на единицу труда растет.
 
Это увеличение производительности связано с новыми технологиями. Прирост урожайности частично обусловлен лучшими семенами и более эффективными агрохимическими технологиями, которые повысили урожайность на гектар, в том числе, применение современной сельхозтехники: мощных тракторов и модернизированного оборудования.

Теперь мы рассматриваем роботизацию агросектора как следующий этап эволюции в технологиях сельскохозяйственного машиностроения, как когда-то фермеры заменили ручные серпы на агрегаты на конной тяге, а затем пересели на трактора.

Аналитики компании IDTechEx Research выделили два самых популярных тренда в сфере роботизации АПК, которые позволяет резко увеличить производительность при сокращении затрат.

 

Компьютерное зрение

 

Технология визуализации уже широко используется в сельском, и особенно, в органическом хозяйстве. Простой вариант — механическая прополка с высокой точностью, когда камера, установленная на тягаче, отслеживает прохождение техники по рядкам, идентифицируя сорные растения, а базовая технология регулирует положение механической мотыги, тем самым облегчая водителю труд точного вождения трактора.

Более сложные системы, интегрированные в управление трактором, способны «собирать» изображения растений в поле и распознавать сорняки против культур. Затем системы управляют точным механизмом обработки конкретных сорняков, применяя избирательные гербициды, то есть принимают определенные решения для конкретного участка.

Технология визуализации здесь намного мощнее, чем простой механический проход, так как использованы алгоритмы обучения для искусственного разума, позволяющие не только распознавать урожай культуры и сорняки, но и сделать различия между разными видами сорняков. Это нелегкая задача и ее невозможно выполнить при традиционном подходе к программированию на основе скриптов, потому что вы имеете дело со сложными и переменными данными, меняющими форму и внешний вид по мере их роста. 

За последние годы коммерческая активность в сфере агротехнологий визуализации значительно ускорилась. Например, одна из компания приобрела технологию визуализации стоимостью более трехсот миллионов долларов. На рынок заходят все новые старапы от небольших фирм, которые делают ставки на ультраточное сельское хозяйство. И, конечно, крупные корпорации инвестируют солидные деньги в разработку техники с передовым компьютерным зрением.

 

 

Автономные и мобильные

 

На данный момент именно сельское хозяйство является главным «усыновителем» автономных технологий вождения. Все началось с появления руководства по тракторам, помогающее водителям более аккуратно и точно управлять машинами. Затем пришел автостеринг, дающий оператору возможность запрограммировать трактор и дать ему возможность перемещаться автономно. По прогнозам, в 2018 году будет продано более 270 тысяч автономных тракторов, увеличившись до более чем на 500 тысяч единиц этой спецтехники к 2023 году.
 
В настоящее время технологии развиваются в направлении полной автономии для того, чтобы позволить оператору управлять сразу несколькими машинами и чтобы техника могла продолжать работу при потере сигнала GPS.

Пилотируемые, но полностью автономные тракторы уже изобретены и продемонстрированы на выставках.

Следующим этапом могут стать беспилотные автономные тракторы.  «Извлечение водителя» из уравнения может иметь глобальные
последствия для всей индустрии сельскохозяйственной техники. 

Автономная мобильность позволит выполнять операции несколькими машинами, что устранит накладные расходы на оплату труда на транспортном средстве. В таком случае, всего лишь несколько человек смогут дистанционно контролировать работу большого автопарка. При этом, производительность отдельных единиц может быть ниже, чем при традиционной работе трактора с водителем, но
общая производительность - на уровне всех автономных тракторов, вышедших на задание, - выше.
 
Таким образом, навигационная автономия может инициировать значительный переход от нескольких крупных, тяжелых и дорогих автомобилей к «флотилии» небольших, легких и недорогих сельскохозяйственных роботов. Эти агророботы будут двигаться медленнее своих устаревших собратьев за счет того, что растениям будет уделяться более пристальное внимание.

(Источник: news.agropages.com).