Развитие интеллекта: тихая техническая революция в сельском хозяйстве

Сельское хозяйство — одно из старейших занятий человечества — настолько, что может показаться, что радикально менять уже нечего. Однако сегодня агропромышленный сектор оказался на передовой некоторых из самых острых мировых проблем: от изменения климата до уязвимости цепочек поставок.

Мы часто слышим о том, что ИИ преобразует медицину или автомобилестроение, но, возможно, именно в полевых условиях искусственный интеллект сыграет одну из своих самых важных ролей.

Давайте рассмотрим проблемы, с которыми сталкивается сельское хозяйство сегодня, и то, как инновационные технологии, особенно ИИ, помогают находить неожиданные, но жизненно важные решения.

Задача №1 — Голод и логистика

Население мира продолжает расти, а вместе с ним и число людей, которых нужно кормить. Однако проблема голода, о которой мы часто слышим, не всегда связана с нехваткой продовольствия. Согласно Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН (ФАО), в мире ежегодно производится достаточно продовольствия, чтобы прокормить более 10 миллиардов человек, хотя население планеты составляет около 8 миллиардов. Тем не менее, каждый девятый человек, более 735 миллионов, страдает от хронического недоедания.

Основная причина? Логистика. Мы знаем, как выращивать продукты питания, но их эффективное распределение остается огромной проблемой. В некоторых регионах стоимость доставки непомерно высока, в других — практически невозможна. Вооруженные конфликты, политическая нестабильность и отсутствие надежной инфраструктуры, дорог, складов и холодильных цепей делают поставки продовольствия сложными и дорогостоящими.

Таким образом, основная проблема заключается не в самом производстве продуктов питания, а в том, как эти продукты попадают с фермы на стол.

Технологии ИИ теперь предлагают практические инструменты для преодоления этих логистических препятствий. Анализируя огромные объемы данных — от погодных условий и состояния инфраструктуры до региональных рыночных и гуманитарных потребностей — ИИ оптимизирует маршруты доставки, прогнозирует риски и минимизирует потери по всей цепочке поставок. Такие инновации, как антимикробная упаковка, интеллектуальные контейнеры, контролирующие температуру и влажность, и холодильное хранение на солнечных батареях, также продлевают срок годности скоропортящихся продуктов.

Задача №2 — Продовольственная безопасность

Продовольственная безопасность — это способность страны обеспечивать своих граждан необходимыми продуктами питания, независимо от природных, политических или экономических факторов. Этот вопрос тесно связан с логистикой. Сегодня, по данным различных источников, десятки стран мира зависят от импорта основных продуктов питания.

Простой, но показательный пример — авокадо, теплолюбивая культура, традиционно выращиваемая в Латинской Америке, особенно в Мексике, на долю которой приходится более 30% мирового экспорта. Могут ли страны с совершенно разным климатом, такие как Канада или Финляндия, успешно выращивать авокадо в коммерческих масштабах? Ответ напрямую кроется в технологиях и, что самое важное, в искусственном интеллекте.

Сам по себе ИИ не изменит климат и не «отменит зиму», но это мощный инструмент в руках фермеров, инженеров и биотехнологов. Он помогает находить оптимальные решения — от проектирования эффективных теплиц до адаптации растений к местному климату.

Некоторые примеры включают в себя:

• Генетическая адаптация: Системы искусственного интеллекта, такие как AlphaFold, ускоряют анализ белковых структур и геномов растений. Это позволяет ученым идентифицировать и редактировать гены, отвечающие за устойчивость к холоду, засухе или иммунитет к вредителям. То, на что раньше уходили годы, теперь происходит за месяцы или даже недели.
• Умные тепличные системы: ИИ моделирует микроклимат, необходимый для конкретных культур, выбирая материалы с идеальной изоляцией и рассчитывая оптимальное освещение, отопление, орошение и вентиляцию. Эти технологии поддерживают продуктивное тепличное хозяйство в экстремально холодных регионах, даже на севере Арктики.

Возможно, самая амбициозная граница, которую открывает ИИ, — это создание альтернативных культур, способных заменить популярные продукты, такие как широко любимый авокадо. История авокадо иллюстрирует, как культурные тенденции, такие как бум суши 1990-х годов, когда этот зеленый фрукт стал основным ингредиентом, могут превратить нишевый продукт в глобальное явление. Подобная трансформация может произойти с новым, созданным с помощью ИИ фруктом или овощем, идеально подходящим для выращивания в данной стране. Анализируя тенденции потребления, вкусовые предпочтения, пищевые профили и логистику, инновации могут помочь разработать совершенно новые «суперпродукты» с биологической и рыночной точки зрения.

Задача №3 — Массовое производство

В отличие от промышленного производства, где можно относительно точно прогнозировать объемы производства, будь то автомобили или пластиковые игрушки, сельское хозяйство остается уязвимым для множества непредсказуемых факторов. Один вирус, неожиданный вредитель или некачественные удобрения могут уничтожить урожай всего за несколько дней. Болезнь может начаться в одной теплице и быстро распространиться на соседние; фермер может случайно занести инфекцию, просто перемещаясь между участками. Эти риски умножаются в условиях массового производства, где масштабы делают человеческий надзор практически невозможным.

Чем больше ферма, тем выше риски и тем жестче контроль. Удобрения, почва, пестициды и ветеринарные принадлежности часто поставляются несколькими, иногда иностранными, поставщиками, что требует сложной логистической координации и несет риски заражения или инфекции. В то же время фермеры сталкиваются со строгими экологическими и правовыми нормами: использование химикатов жестко регулируется для предотвращения загрязнения воздуха, воды и почвы. Например, Европейский союз ужесточил правила использования пестицидови страны ОЭСР в тренде по сокращению использования агрохимикатов как минимум на 30% к 2030 году.

В крупномасштабном сельском хозяйстве ручной труд и интуитивное принятие решений становятся неэффективными. Объемы просто слишком велики, чтобы управлять ими вручную, а цена ошибок слишком высока. Точное распределение ресурсов — удобрений, воды, химикатов — в нужном месте и в нужное время имеет решающее значение.

Какую помощь в этом вопросе оказывают инновации?

• Точное земледелие и принятие решений: Передовые технологии способны сканировать почву с помощью радаров и систем дистанционного зондирования. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о почве, погоде, микроклимате и уровнях pH для оптимизации распределения ресурсов. Это может сократить использование удобрений и воды на 20–40%. Метеорологические модели дополнительно улучшают этот анализ, прогнозируя погодные условия на основе атмосферных движений. Например, пыльная буря, возникающая в Африке, может изменить минеральный состав почвы, в то время как воздушные массы из Европы могут повлиять на ее кислотность. На основе данных формируются точные прогнозы и агрономические рекомендации для поддержки принятия решений.
• Ранняя диагностика и профилактика: ИИ выявляет закономерности в возникающих проблемах и предсказывает их задолго до того, как они станут критическими. Обучаясь на основе данных о поставках, методах лечения и урожайности, ИИ может рекомендовать вмешательства еще до того, как фермер почувствует угрозу. Например, Keymakr предоставила услуги аннотирования для компаний, занимающихся наукой о данных, которые разрабатывают решения для компьютерного зрения для обнаружения вредителей и болезней. Мы помогли подготовить профессионально маркированные наборы данных для улучшения систем раннего оповещения и обеспечения более точных и своевременных вмешательств, которые защищают посевы в масштабах.

Будущее технологий: куда течет река инноваций

Если представить себе технологический прогресс как реку, текущую с гор к океану, становится ясно одно: инновации не возникают в вакууме. Они текут туда, где им легче всего прорваться — туда, где есть реальный спрос, понятные бизнес-модели и экономическая отдача. Сегодня сельское хозяйство предлагает несколько таких перспективных направлений.

Predictive Analytics

Возможность прогнозировать урожайность, вспышки болезней, климатические изменения и потребности растений с использованием больших данных является необходимостью. ИИ уже помогает фермерам определять, когда и где сажать, сколько поливать и когда удобрять, используя погодные модели, спутниковые снимки и данные датчиков. Эта технология является одной из самых быстрорастущих в сфере агротехнологий.

Вертикальное Фермерство

Вертикальное фермерство или «вавилонские башни», когда-то считавшиеся футуристическими, теперь стали реальностью. В Сингапуре, Японии, ОАЭ и Нидерландах десятки вертикальных ферм производят салат, зелень, клубнику и даже корм для скота с использованием многоуровневых систем. Спрос на такие решения особенно высок в мегаполисах, где земли мало. Высотные свинофермы, биогазовые системы и автономные теплицы позволяют производить продукты питания с урожайностью до 10 раз выше с квадратного метра, при этом экономя воду и энергию. Например, в 2023 году Китай запустил первую в мире 26-этажную автоматизированную свиноферму, где все, от кормления до утилизации отходов, полностью механизировано.

Животноводство нового поколения

Две ключевые тенденции меняют животноводческое хозяйство. Первая — автоматизация традиционного земледелия с помощью интеллектуальных кормушек, мониторинга здоровья животных на основе ИИ и систем климат-контроля. Вторая — рост альтернативных белков. Растет интерес к выращенному в лабораторных условиях мясу, микопротеинам (полученным из грибов) и белку на основе насекомых. Эти инновации не только более устойчивы, но и могут решать ряд этических проблем.

И наконец, я хотел бы упомянуть… пчёл, уникальных и незаменимых опылителей. Глобальная популяция пчёл сокращается примерно на 35% каждый год. Учитывая важнейшую роль пчёл в опылении, это сокращение представляет серьёзную угрозу мировому продовольственному снабжению и безопасности. Согласно… Всемирный проект пчелоколо 75 процентов мировых урожаев зависят, по крайней мере частично, от пчел.

Я был удивлен, узнав, что мы до сих пор не разработали искусственный метод опыления, который соответствовал бы эффективности пчел. Роботы с щетками, используемые в Китае, например, могут имитировать лишь малую часть того, что пчелы делают естественным образом. Сложность и эффективность естественного опыления являются большим спросом и вызовом для современных технологий.

Если бы я сегодня начал новое дело, я бы вложился в пчеловодство. Но это сложная сфера: пчёлы — хрупкие создания, требующие особого ухода. Они часто сопротивляются размножению в неволе и уязвимы к многочисленным экологическим угрозам. Именно поэтому технологии, направленные на сохранение и разведение популяций пчёл, могут превратиться из узкоспециализированного занятия в краеугольный камень глобальной продовольственной безопасности.