Умное фермерство: может ли машина заменить агронома

В странах победившей демократии все просто: умные технологии нужны для повышения урожайности и эффективности в сельском хозяйстве. Нехватка пресной воды, заставляет аграриев эффективно ее использовать — интеллектуальные системы орошения снижают потребление воды в сельскохозяйственных работах. Интеллектуальные технологии помогают оптимизировать различные ресурсы: семена, удобрения и пестициды наряду с человеческим трудом.

В России умные технологии нужны тем сельхозпроизводителям, которые устали зависеть от конъюнктуры рынка и жить от одной государственной субсидии до другой. Удобрения используют повсеместно, альтернатива этому — подсечно-огневое земледелие. Мы активно работаем с производителями современных удобрений и знаем, что без хорошего агронома любые удобрения могут оказаться бесполезны, а то и вредны.

Грамотных агрономов сегодня мало. Дешевле и практичней заменить их умным фермерством. Прибавьте сюда вечную боль по поводу экономии топлива, правильного контроля всех наличных ресурсов, и получится, что без подобных технологий стать серьезным игроком на рынке тяжело.

Есть объективные препятствия распространению умного фермерства. Сельхозрынок сильно фрагментирован: есть несколько крупных игроков, и множество мелких. Последним трудно масштабироваться, поскольку они охватывают только часть производственной цепочки. Нужны серьезные капиталовложения, нужно быть готовым полностью поменять существующую инфраструктуру, да и само восприятие своего труда.

Рынок этот растет. Понимая, что высшая лига пока доступна не всем, наша задача — дать всю полноту информации, для того чтобы у людей, принимающих решения в этой отрасли, был выбор. Вот четыре направления умного фермерства, на которые стоит обратить внимание.

Далее о каждом из них подробней.

По оценкам аналитической организации Future Market Insights, к концу 2016 года мировой рынок интеллектуальных сельскохозяйственных решений оценивался примерно в 10 млрд. долл. США. По сравнению с 2015 годом он вырос на 5%. Ожидается, что к 2026 году рынок сможет достигнуть отметки, близкой к 40 млрд. долл. США. Среднегодовой темп роста в ближайшие годы будет составлять 11,2%. Переход к умному сельскому хозяйству происходит медленно, но верно. Компания HUAWEI в 2015 году оценила мировой рынок интеллектуального сельского хозяйства в 13,7 млрд. долл. США, и предположила, что к 2020 году он достигнет 26,8 млрд. долл. США со среднегодовым темпом роста – 14,3%. Данное исследование включало рынки сельскохозяйственных роботов, точного земледелия, умных сенсорных датчиков, AIoT-платформ/приложений и Big Data.

Если смотреть по регионам, большая часть рынка расположена в Северной Америке. Финансируемые правительством обширные исследования по минимизации участия человека и повышению урожайности сельскохозяйственных культур стимулировали спрос на умное сельское хозяйство технологий. Рынок Европы является вторым по величине и продолжает демонстрировать прибыльные рыночные возможности.

Основными игроками на рынке умного фермерства являются: John Deere (США), Trimble, Inc. (США), Raven Industries (США), AGCO Corporation (США), Ag Leader (США), Autonomous Solutions (США), CNH Industrial (Нидерладны), CLAAS (Германия) и Farmers Edge (Канада).

По оценкам аналитиков из Grand View Research, в 2017 году рынок умного фермерства в России составлял 221,8 млн долл. США (чуть более 1,2% от мирового рынка). По типам технологий отечественный рынок делится на:

Точное земледелие (или прецизионное земледелие) — это система управления продуктивностью посевов, основанная на использовании комплекса спутниковых и компьютерных технологий. Технологии позволяют фермерам управлять своими ресурсами, а также получать доступ к информации в реальном времени через свои смартфоны, интегрировать их с оборудованием и т. д.

Для принятия более эффективных решений при использовании ресурсов точное земледелие предполагает использование таких следующих инструментов:

Сегмент систем навигации является самым высокодоходным сегментом благодаря его широкому применению в сельскохозяйственном оборудовании для отслеживания местоположения. Применение систем позиционирования даёт возможность наиболее эффективно провести вспашку, дифференцированно внести удобрения, средства защиты растений, посеять сельскохозяйственные культуры, составить карты плодородия и урожайности. Для управления широкозахватными сельскохозяйственными агрегатами используются системы параллельного вождения (автопилотирования) на базе GPS NAVSTAR (Министерство обороны США, США) / ГЛОНАСС (Роскосмос, Россия).

Основными игроками на рынке точного фермерства в секторе спутниковой навигации являются Ag Leader (США), AGCO Corporation (США), CropX (США), John Deere (США), Trimble, Inc. (США), Leica Geosystems (Швейцария) и Monsanto (США).

Сельское хозяйство является ключевым сектором, использующим системы глобального позиционирования. Количество аграрных приложений с технологией GPS/ГЛОНАСС ежегодно растет. Вся выпускаемая сельскохозяйственная техника сейчас снабжается GPS/ГЛОНАСС-приемниками. В силу строгой политики регулирования проблема лицензирования является одним из ключевых ограничений использования технологии GPS/ГЛОНАСС в сельском хозяйстве.

Системы параллельного вождения (электронные маркеры, GPS-навигаторы для сельскохозяйственной техники) обеспечивают значительное снижение расхода средств производства за счет уменьшения до предела площади полосы двойной обработки поля, увеличение интенсивности использования сельскохозяйственной техники в хозяйстве и улучшение точности выполняемых работ (до 1−2 см), что очень важно на пропашных и других культурах.

Системы картирования урожайности — аппаратно-программный комплекс, устанавливающийся на уборочную технику, который позволяет определять и фиксировать количество собранной сельскохозяйственной продукции. В результате ее использования создаются картограммы урожайности, позволяющие выявить неоднородность уровня урожайности в пределах одного поля. Системы картирования урожайности устанавливаются на зерноуборочные комбайны.

Телеметрические системы позволяют улучшить результаты сельскохозяйственных агрегатов, снизить материальные и временные затраты на организацию контроля за работой, сбор, обработку и анализ данных о ходе выполнения технологических процессов. Сегодня их предлагает ряд производителей тракторов и мобильной сельскохозяйственной техники.

Сегмент ГИС уверенно растет из года в год благодаря использованию данной технологии для сбора, хранения и анализа данных для сельского хозяйства. Зарубежные разработки ГИС у нас представлены давно, но до сих пор дороги для нашего рынка, и мало специалистов, которые умеют с ними работать.
В последнее время все большее распространение получили web-ГИС. Одно из важных преимуществ архитектуры web-ГИС заключается в возможности интеграции данных реального времени, поступающих от различных датчиков, называемой Интернетом вещей (IoT).

Технологии дифференцированного внесения удобрений. Для внесения нужного количества удобрений на каждом участке делают отборы проб, в лаборатории анализируют полученные результаты, составляют карты полей, определяют задачи для машин, работающих в поле. При этом задействуется спутниковая навигация и специализированные программы для удаленного управления техникой. Этот метод позволяет достичь максимальной урожайности, сократить объем вносимых удобрений.

Ключевые области применения роботов в АПК:

У беспилотных систем, установленных на тракторы и погрузчики, помимо снижения влияния человеческого фактора, есть еще одно весомое преимущество: они позволяют минимизировать риск кражи топлива и зерна.

В настоящее время ведущими производителями систем автоматического вождения сельскохозяйственной техники являются John Deere (США), Autonomous Tractor Corporation (США), AGCO Corporation (США) и CNH Industrial (Нидерланды).

Беспилотные летательные аппараты, оснащенные камерами и высокочувствительными сенсорами, способны за несколько часов работы обследовать сельскохозяйственные участки внушительных размеров. Информация, собираемая с помощью камеры и сенсоров, позволяет фермеру создавать электронные карты полей в формате 3D, рассчитывать нормализованный вегетационный индекс NDVI с целью эффективного удобрения культур, инвентаризировать проводимые работы, охранять угодья и т. д.

Автоматизированные системы вегетации агрокультур. Важным элементом умного фермерства для работы в режиме реального времени и в режиме off-line является использование различных сенсорных датчиков. Датчики, предназначенные для управления и контроля режима работы двигателей и сельскохозмашин, уже давно относятся к стандартам современной аграрной техники. Датчики же для управления и контроля технологических параметров еще мало применяются на практике. Датчики предназначены для измерения свойств почвы, растений или животных по электрическим и электромагнитным, оптическим, оптоэлектрическим и радиометрическим, механическим, лазерным, акустическим, пневматическим и термическим параметрам.
Установленные на агрегатах различные типы и системы сенсорных датчиков выполняют операции внесения жидких минеральных удобрений и средств защиты растений, а также наблюдения за растениями (обнаружение сорняков, вредителей, болезней растений, повреждений листьев) и оценки урожайности.

Автоматизированные системы управления молочными фермами. В животноводстве технологии GPS/ГЛОНАСС и RFID (Радио Частотная Идентификация) помогают решать комплекс задач, начиная от учета поголовья скота, контроля его перемещения и всех текущих показателей, до вакцинации и оптимизации селекционной работы. Сокращаются трудозатраты, ликвидируется возможность ошибок, вызванных человеческим фактором, даже в крупных сельских хозяйствах, упрощается выявление положительной и отрицательной наследственности.

ГИС интегрирует «умные» технологии, такие как IoT (интернет вещей) и анализ Big Data (больших данных). Аналитики Business Insider прогнозируют, что степень использования IoT-устройств в сельском хозяйстве будет только расти: с 30 млн. устройств по итогам 2015 года до 75 млн. устройств в 2020 году.

AIoT-проекты (Agricultural Internet of Things — Интернет вещей в сельском хозяйстве) позволяют автоматизировать весь цикл сельскохозяйственных операций по выращиванию растений или животных. Обязательными составляющими AIoT- проектов являются:

Периферийное оборудования осуществляет сбор «полевой» информации, а также получает управляющие сигналы от AIoT-платформ/приложений. Каналы связи отвечают за возможность подключения и взаимодействия всех составляющих в проекте. Платформа необходима для мониторинга всех подключенных периферийных устройств, для управления и хранения потоков данных, а также для обеспечения информационной безопасности. AIoT-приложение формирует логику решения поставленных перед AIoT-проектом задач, анализирует полученные потоки данных и посредством интерфейса взаимодействует с пользователем.

Основное применение AIoT-платформы/приложения находят в мониторинге урожая и почв для точного земледелия, мониторинге домашних и диких животных.

Технологии Big Data (Большие данные) — серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объемов и многообразия. В умном фермерстве Big Data используются для обеспечения прогностического понимания фермерских операций, принятия оперативных решений в реальном времени и реорганизации бизнес-процессов для принципиально новых бизнес-моделей.

Big Data необходимы современным фермерам для принятия оптимальных решений и совершенствования методов управления посредством информации и знаний, генерируемых на собственных фермах локально.

Развитие точного земледелия, которое радикально меняет подходы в управлении фермами за счет возможности использовать информацию и незамедлительно принимать решения, продвигают дальнейшее развитие технологий Big Data. Совместное развитие IoT и Big Data, где интеллектуальные объекты связаны и взаимодействуют друг с другом через локальную и глобальную, часто беспроводную сетевую инфраструктуру, позволяет фермерам получать доступ к данным из любого места и принимать обоснованные решения об урожайности сельскохозяйственных культур, сборе урожая и о том, как лучше всего продавать продукцию.

К сожалению, в технологиях Big Data существуют проблемы технического и организационного плана. Технические проблемы в настоящее время решаются путем привлечения инвестиций в сферу разработки программных продуктов и решений для Big Data. Организационная проблема управления Big Data заключается в обеспечении конфиденциальности и безопасности данных.

Из-за боязни, что данные могут попасть в «чужие руки», большинство систем являются закрытыми. Или вовсе фермеры не отдают свои данные в открытый доступ. Все вышеперечисленное говорит о том, что в настоящее время текущие объемы данных о фермах недостаточно используются в виду плохой доступности и качества данных. К тому же открытые данные содержат много непоследовательных, несовместимых данных, поскольку системы разрабатывались не для открытого доступа.

В ближайшее время «умное» фермерство позволит фермерам и сельскохозяйственным производителям повысить урожайность и сократить издержки — начиная с объема используемых удобрений и заканчивая числом поездок на фермерских машинах.

В части растениеводства интеллектуальное фермерское хозяйство предполагает подготовку почвы, посадку и сбор урожая в максимально подходящее время, а в сфере животноводства оно включает мониторинг условий содержания животных, обеспечивающий своевременную реализацию правильных мероприятий. В долгосрочной перспективе умное фермерство позволит лучше организовать процессы, которые влияют на конечные показатели. Благодаря внедрению интеллектуальной составляющей в проектирование и управление машинами, фермеры смогут объединять данные, полученные с датчиков, со знаниями специалистов".

По данным Министерства сельского хозяйства Россия занимает 15 место в мире по уровню цифровизации сельского хозяйства, а рынок информационно-компьютерных технологий в отрасли оценивается в 360 млрд. рублей.

За рубежом технологии точного земледелия или отдельные их элементы используются очень активно. Так в странах Евросоюза их применяют около 80% фермеров, в США — 60%. Заметных успехов добились производители Бразилии, Дании, Японии, Аргентины.

Российские аграрии только начинают внедрять эти технологии, сейчас те или иные элементы используют лишь около 5−10% производителей. Сейчас в России период активного освоения практически всего спектра элементов точного земледелия, но больше всего востребованы глобальное спутниковое позиционирование, ГИС, а также системы мониторинга и контроля техники и качества выполненных работ.

Если материал оказался для вас полезным - поддержите проект и поделитесь записью!