В рамках выставки «Золотая осень-2023» прошел демо-день индустриальных центров компетенций «Животноводство», «Растениеводство» и «Пищевая и перерабатывающая промышленность» отраслевого комитета «Агропромышленный комплекс». В формате круглого стола эксперты обсуждали перспективы развития искусственного интеллекта в сельском хозяйстве.
Участники мероприятия, которое модерировал заместитель директора по отраслям АНО «Цифровая экономика» Андрей Пряников, представили решения с применением ИИ, отметили препятствия на пути внедрения соответствующих программных инструментов.
Знания и цифровая культура
Директор ИТ-департамента ГК «Агропромкомплектация» Алексей Леонов подчеркнул важность освоения цифровых технологий, которые позволяют обрабатывать информацию, пользоваться инструментами анализа данных. «Агропромкомплектация» относится к системообразующим предприятиям, в числе ее приоритетов – обучение работников навыкам применения инструментов ИИ, создание хранилища данных. Эксперт отметил необходимость создания «профильных» цифровых инструментов для различных групп сотрудников: топ-менеджеров, аналитиков-экономистов, специалистов по продажам и т. д.
Повышение цифровой культуры и массовое обучение – необходимые условия распространения современных решений. Наличие нужных инструментов не означает, что ими будут пользоваться. Можно реализовать BI-проект, но в информационные панели никто не будет заглядывать, и «на совещаниях чаще будут оперировать прилагательными, а не цифрами».
Один из критериев цифровой стратегии сельскохозяйственных предприятий заключается в том, что ИТ-служба – партнер бизнеса, взаимодействие строится на доверии. Проводники цифровых технологий умеют объяснить ценность предлагаемых решений. Роль ИТ-специалистов не сводится к исполнению, техподдержке. Партнерство предполагает понимание бизнес-процессов. Движение в этом направлении началось. У департаментов ГК «Агропромкомплектация» есть партнеры, знающие специфику деятельности в сфере финансов, HR, производства, торговли, логистики.
Участники круглого стола отмечали, что в отличие от металлургических или нефтегазовых предприятий, которые инвестируют в R&D немалые средства, финансовые возможности сельскохозяйственных производств значительно скромнее. Поэтому в рамках цифровой трансформации предпочтение отдается проектам и инструментам, которые апробированы на практике.
Оптимальным маршрутом
В ГК «Русагро» для решения производственных задач, повышения урожайности и операционной эффективности, оптимизации взаимодействия с поставщиками, контрагентами и партнерами используют алгоритмы машинного обучения. Цифровыми продуктами пользуются на каждом этапе производственного цикла.
На стадии планирования нейросеть подсказывает, какие культуры и на каких полях выращивать. Благодаря обработке огромного количества сценариев по каждому земельному участку формируется оптимальный севооборот в перспективе на четыре, восемь и десять лет. При этом ИТ-система учитывает огромный массив данных о составе почвы, состоянии техники, структуре рынка (спрос, цена, котировки). С ее помощью составляются производственная программа, а затем инвестиционный план.
Математические алгоритмы помогают оптимизировать маршруты передвижения техники. Точное агрономическое наблюдение обеспечивается при помощи системы «АссистАгро». Нейросеть определяет виды сорняков, кучность культур, автоматически подбирая средства защиты растений. В «Русагро» строят планы по расширению возможностей системы, способной распознавать не только сорняки, но и вредителей.
Еще один цифровой продукт «Оптимальный трек» используется на этапе обработки полей и сбора урожая. Алгоритм рассчитывает оптимальные треки движения техники по полю и загружает их в навигационную систему. Применение этого инструмента позволяет рационально расходовать топливо и временные ресурсы. Навигационное оборудование, синхронизированное с ПО, расширяет возможности комбайна, который становится беспилотной техникой.
Успешному созданию и продвижению продуктов на основе ИИ в ГК «Русагро» способствуют вовлечение менеджмента в реализацию проектов, гибкий подход к проработке цифровых идей и отсутствие излишней бюрократии. Не менее значимый фактор – доступность и системное использование данных.
«Несговорчивый» пропускник
Руководитель проектов ГК «Дамате» Ростислав Астафьев рассказал об опыте применения цифровых инструментов с использованием видеоаналитики. Программно-аппаратный комплекс «Санитарный пропускник» распознает сотрудников по лицу, измеряет температуру тела и контролирует выполнение ими ряда обязательных процедур, например, таких как обработка рук. Система способна детектировать недостаточное количество пены на руках и оценить качество мытья. Проход сотрудника на рабочее место возможен только после соблюдения установленного регламента.
Использование решения сводит к минимуму вероятность занесения инфекции на предприятие, а в случае нарушения правил позволяет исследовать фактические данные о каждом событии. Исключение влияния человеческого фактора на стадии контроля («с системой нельзя договориться») снизило риск получения предприятием штрафов за несоблюдение санитарных норм.
ИТ-инструментами контролируется также выполнение регламентов птичника. В компании более 100 корпусов, в которых выращиваются индейки и утки. Посредством информационной системы оцениваются своевременность и порядок действий сотрудников на рабочем месте. В случае отступления от нормы соответствующая информация в онлайн-режиме передается в ситуационный центр, развернутый в группе компаний. Наличие статистических данных позволяет оперативно установить детали инцидента, следить за выполнением производственных показателей (сокращение издержек, процент сохранности птицы, прирост веса и т. п.).
Система компьютерного зрения применяется для мониторинга рождения телят и соблюдения регламента ухода за ними. Основные задачи фермы – обеспечить сохранность молодняка и сохранить высокую продуктивность животных.
Первоначально настороженное отношение работников к внедрению таких инструментов, попытки доказать, что система функционирует не так, как задумывалось, сменились пониманием того, что технологии дисциплинируют. Постепенно приходит осознание работниками собственной выгоды, которая выражается, например, в отсутствии штрафных санкций за сбои в работе.
Ресурсы компьютерного зрения
Агрохолдинг «Степь» развивает бизнес по нескольким ключевым направлениям – растениеводство, молочное животноводство, садоводство и трейдинг сельскохозяйственной продукции. Директор по ИТ агрохолдинга «Степь» Татьяна Карповец поделилась опытом использования решений на основе компьютерного зрения и предиктивной аналитики.
В портфеле компании кейсы по распознаванию всходов подсолнечника (как одной из высокомаржинальных культур), плодов в садах и прогнозу урожайности, по контролю качества сева (при наличии пробелов можно досеять, чтобы избежать снижения урожая). Выборочная обработка почвы гербицидами с помощью коптера дает возможность уменьшить объем расходуемых химпрепаратов. Одни решения компания внедряла самостоятельно, другие – при участии партнеров.
В настоящее время масштабируется кейс, обеспечивающий назначение техники на сельскохозяйственные операции. У таких работ ограниченный срок оптимального выполнения, его пропуск приводит к снижению урожайности. В рамках кейса по внесению минеральных удобрений (более половины затрат в структуре себестоимости продукции) специалисты разрабатывают модели первоочередной обработки полей с более высоким потенциалом.
При внедрении ИИ-инструментов специалисты сталкиваются с трудностями, которые обусловлены отсутствием законодательной базы в сфере беспилотного транспорта и ИИ, наличием устаревшего оборудования, ограниченным доступом к данным. По мнению представителя агрохолдинга, актуальна проблема несовместимости техники с новыми решениями. Одновременная замена всего парка техники предприятием невозможна, что следует учитывать разработчикам ПО при создании продуктов.
Ценность дата-сетов
Тема доступа к данным остается одной из наиболее актуальных, причем как для разработчиков ИИ-продуктов, так и для их пользователей. В планах Правительства страны – формирование на федеральном уровне репозитория дата-сетов в разных сферах – транспортной, сельскохозяйственной, здравоохранении и др. Как ожидается, разработчики ИИ-продуктов, получившие доступ к этому хранилищу, будут иметь возможность использования различных наборов данных. Предварительную обработку «сырых» данных под конкретные задачи будет курировать профильное министерство.
Планируется предложить постоянно действующий механизм обращения разработчиков в Минцифры с соответствующими запросами. Дата-сеты будут формироваться с учетом востребованности данных. По решению правительственной комиссии наборы данных могут размещаться для всеобщего доступа. В настоящее время ведутся переговоры с потенциальными поставщиками данных. Не исключено, что к концу года появятся первые дата-сеты, необходимые для создания решений с ИИ для сельскохозяйственных предприятий. В дальнейшем государство планирует предоставлять разработчикам не только данные, но и вычислительные мощности.
Поддержка грантами
Мерам поддержки бизнеса, внедряющего ИИ-инструменты, посвятила свое выступление директор Agrotech Hub Фонда «Сколково» Наталья Чернышева. Наиболее высокий интерес к системам с ИИ проявляют крупные хозяйства, агрохолдинги. У них есть ИТ-подразделения, занятые цифровизацией бизнес-процессов, сотрудники с нужными компетенциями и т. п. Чаще всего ИИ-инструменты применяются для контроля за использованием сельхозтехники, управления фермой, хозяйством, анализа заболеваний (растений и животных), прогнозирования урожайности.
Одна из мер поддержки, разработанных «Сколково» совместно с Минэкономразвития, предусматривает предоставление гранта до 100 млн руб. на первое пилотное внедрение инструментов с искусственным интеллектом. Предлагаются также меры, стимулирующие доработку решения (грант до 7 млн руб.).
Как показывает опыт, стартапы в сфере ИИ не всегда умеют внятно объяснить потенциальным клиентам в сфере АПК, в чем преимущества использования ИИ-инструментов. Сдерживает реализацию подобных проектов и непонимание механизмов работы искусственного интеллекта. Средние сельскохозяйственные предприятия, фермерские хозяйства зачастую настороженно относятся к использованию технологий, опасаясь, что убытки («если что-то пойдет не так») будут больше потенциальной выгоды. При этом сельхозпроизводители не всегда готовы корректировать отлаженные бизнес-процессы.
Возможно, сказывается нехватка информации в данной сфере. На примере работы среднего хозяйства подсчитан экономический эффект внедрения системы управления фермой. Благодаря своевременному прогнозированию заболеваемости животных хозяйство может в семь раз сократить расходы на закупку ветеринарных препаратов. Ранняя диагностика удешевляет процесс лечения.
По словам модератора круглого стола, крупные предприятия, большие компании в сфере АПК являются первопроходцами в использовании технологий. «Просеивая» огромное количество кейсов с применением ИИ, они находят наиболее эффективные. Обсуждение проектов с участием потенциальных заказчиков решений расширяет географию и повышает интерес к использованию инструментов ИИ, которые становятся доступными и фермерским хозяйствам.
Для продвижения отечественных технологических решений АНО «Цифровая экономика» реализует проект ТехЛид.рф, на площадке которого аккумулируются цифровые импортонезависимые решения. Не исключено, что их дополнят практиками, о которых шла речь за круглым столом.
