Джей Шредер, технический директор CNH – Интервью

Джей Шредер является техническим директором (CTO) компании CNH, где он курирует глобальные исследования и разработки. Его обязанности включают управление такими областями, как технологии, инновации, транспортные средства и инструменты, точная технология, пользовательский опыт и силовая установка. Шредер фокусируется на улучшении портфеля продукции компании и возможностей точной технологии, с целью интеграции точных решений во всю линейку оборудования. Кроме того, он участвует в расширении предложений CNH по альтернативным видам привода и обеспечивает управление процессами разработки продукции, чтобы гарантировать, что портфель продукции компании соответствует высоким стандартам качества и производительности.

Через свои различные бизнесы CNH производит и продает сельскохозяйственную технику и строительное оборудование. Искусственный интеллект и передовые технологии, такие как компьютерное зрение, машинное обучение (ML) и камеры-сенсоры, преобразуют то, как работает это оборудование, позволяя инновациям, таким как самоходные тракторы с искусственным интеллектом, которые помогают фермерам решать сложные задачи в их работе.

Самоходные тракторы CNH работают на моделях, обученных на глубоких нейронных сетях и реальном времени. Можете ли вы объяснить, как эта технология помогает фермерам выполнять задачи, такие как посадка с экстремальной точностью, и как она сравнивается с автономным вождением в других отраслях, таких как транспорт?

Хотя самоходные автомобили привлекают заголовки, сельскохозяйственная отрасль тихо возглавила автономную революцию более двух десятилетий. Компании, такие как CNH, были пионерами в автономном управлении и скорости long before Tesla (TSLA ). Сегодня технология CNH выходит за рамки простого вождения и выполняет высокоавтоматизированную и автономную работу, управляя собой. От точной посадки семян в землю ровно там, где им нужно быть, до эффективного и оптимального сбора урожая и обработки почвы, все это происходит во время движения по полю, автономное сельское хозяйство не только идёт в ногу с самоходными автомобилями – оно их обгоняет. Будущее транспорта может быть автономным, но в сельском хозяйстве будущее уже здесь.

Кроме того, технологический стек CNH, защищенный от будущих изменений, позволяет автономному сельскому хозяйству далеко превосходить то, чего могут достичь самоходные автомобили. Наша программно-определяемая архитектура без проблем интегрирует широкий спектр технологий, позволяя автоматизировать сложные сельскохозяйственные задачи, которые намного более сложны, чем простая навигация от точки А до точки Б. Взаимодействие в архитектуре наделяет фермеров беспрецедентным контролем и гибкостью, чтобы добавлять более продвинутые технологии через открытые API CNH. В отличие от закрытых систем, открытый API CNH позволяет фермерам настраивать свою технику. Представьте себе камеры-сенсоры, которые различают культуры и сорняки, активируемые только тогда, когда это необходимо – все это происходит во время автономного движения транспортного средства. Эта адаптивность, в сочетании с возможностью справляться с трудной местностью и разнообразными задачами, выделяет технологию CNH.

Концепция “МРТ-машины для растений” fascinates. Как использование синтетических изображений и машинного обучения компанией CNH позволяет её машинам определять тип культуры, стадии роста и применять целевую питание?

Используя искусственный интеллект, камеры компьютерного зрения и огромные наборы данных, CNH обучает модели различать культуры и сорняки, определять стадии роста растений и распознавать здоровье культуры по всему полю, чтобы определить точное количество питательных веществ и защиты, необходимых для оптимизации урожайности. Например, с помощью анализатора поля Augmenta, компьютерного зрения, сканирующего поверхность перед машиной во время быстрого движения по полю (до 20 миль в час), чтобы оценить состояние культур на поле и определить, какие участки необходимо обработать и в какой степени, чтобы сделать эти участки более здоровыми.

С этой технологией фермеры могут точно знать и лечить именно те участки поля, где возникает проблема, так что вместо того, чтобы обрабатывать всё поле для уничтожения сорняков, борьбы с вредителями или добавления необходимых питательных веществ для здоровья культур, машины с искусственным интеллектом и информацией, основанной на данных, автоматически распыляют только те растения, которые в этом нуждаются. Технология позволяет точно определить необходимое количество химикатов и нанести их точно в нужном месте, чтобы точно решить проблемы растений и предотвратить любую угрозу культурам. Определение и распыление только сорняков, когда они растут среди культур, в конечном итоге сократит использование химикатов на полях до 90%. Для обработки каждой отдельной угрозы требуется только небольшое количество химикатов, а не обработка всего поля, чтобы достичь тех же угроз.

Чтобы быстро генерировать фотографически реалистичные синтетические изображения и улучшать наборы данных, CNH использует биофизические процедурные модели. Это позволяет команде быстро и эффективно создавать и классифицировать миллионы изображений, не тратя время на захват реальных изображений в необходимом масштабе. Синтетические данные дополняют аутентичные изображения, улучшая обучение и производительность моделей. Например, с помощью синтетических данных можно создать различные ситуации для обучения моделей – такие как разные условия освещения и тени, которые меняются в течение дня. Процедурные модели могут производить конкретные изображения на основе параметров, чтобы создать набор данных, представляющий разные условия.

Насколько точна эта технология по сравнению с традиционными методами ведения сельского хозяйства?

Фермеры принимают сотни важных решений в течение года, но видят результаты всех этих накопленных решений только один раз – во время сбора урожая. Средний возраст фермера увеличивается, и большинство из них работают более 30 лет. Нет места для ошибок. С момента посадки семян фермеры должны сделать всё возможное, чтобы культура процветала – их средства к существованию зависят от этого.

Наша технология исключает большую часть догадок из задач фермеров, таких как определение лучших способов ухода за растущими культурами, а также дает фермерам дополнительное время, чтобы сосредоточиться на решении стратегических бизнес-задач. В конце концов, фермеры управляют огромными предприятиями и полагаются на технологии, чтобы помочь им делать это наиболее эффективно, продуктивно и прибыльно.

Не только данные, генерируемые машинами, позволяют фермерам принимать лучшие, более обоснованные решения, чтобы получить лучшие результаты, но и высокий уровень автоматизации и автономности в самих машинах выполняет работу лучше и в большем масштабе, чем люди способны сделать. Машины для распыления могут “видеть” проблемные участки на тысячах акров культур лучше, чем человеческие глаза, и могут точно лечить угрозы; в то время как технологии, такие как автономная обработка почвы, могут облегчить бремя выполнения трудоемкой и длительной задачи и выполнить ее с большей точностью и эффективностью в масштабе, чем человек мог бы. В автономной обработке почвы полностью автономная система обрабатывает почву, используя сенсоры в сочетании с глубокими нейронными сетями, чтобы создать идеальные условия с точностью на уровне сантиметра. Это готовит почву, чтобы позволить получить высоко последовательное расстояние между рядами, точную глубину посева и оптимальное размещение семян, несмотря на часто драматические изменения почвы даже в одном поле. Традиционные методы, часто полагающиеся на человеческую технику, обычно приводят к большей вариативности результатов из-за усталости оператора, менее последовательной навигации и менее точного позиционирования.

Во время сезона сбора урожая машины CNH для сбора урожая используют вычисления на краю и камеры-сенсоры, чтобы оценить качество урожая в реальном времени. Как работает этот быстрый процесс принятия решений, и какая роль искусственного интеллекта в оптимизации сбора урожая, чтобы сократить отходы и повысить эффективность?

Машина для сбора урожая – это невероятно сложная машина, которая выполняет множество процессов – уборку, разделение и сбор – в одной непрерывной операции. Её называют комбайном именно потому, что она объединяет то, что раньше было несколькими устройствами, в одну фабрику на колесах. Там происходит многое одновременно, и нет места для ошибок. Машины CNH для сбора урожая автоматически принимают миллионы быстрых решений каждые двадцать секунд, обрабатывая их на краю, прямо на машине. Камеры-сенсоры захватывают и обрабатывают подробные изображения собранных культур, чтобы определить качество каждого зерна культуры, анализируя уровень влажности, качество зерна и содержание мусора. Машина автоматически корректирует настройки на основе данных изображений, чтобы развернуть лучшие настройки машины для получения оптимальных результатов. Мы можем делать это сегодня для ячменя, риса, пшеницы, кукурузы, сои и канолы и скоро добавим возможности для сорго, овса, полевых бобов, подсолнечника и бобовых.

Искусственный интеллект на краю имеет решающее значение для оптимизации этого процесса, используя модели глубокого обучения, обученные для распознавания закономерностей в состоянии культур. Эти модели могут быстро определить участки сбора, требующие корректировок, таких как изменение скорости комбайна или модификация настроек разделения, чтобы обеспечить лучшее разделение зерна от остальной части растения (например, сохранение каждого и каждого зерна кукурузы и удаление всех частей початка и стебля). Эта оптимизация в реальном времени помогает сократить отходы, минимизируя повреждение культур и собирая только высококачественные культуры. Она также повышает эффективность, позволяя машинам принимать обоснованные решения на ходу, чтобы максимизировать урожайность фермеров, а также снижать операционный стресс и затраты.

Точное сельское хозяйство, обусловленное искусственным интеллектом и машинным обучением, обещает сократить отходы и максимизировать урожайность. Можете ли вы подробнее рассказать о том, как технология CNH помогает фермерам сократить затраты, улучшить устойчивость и преодолеть нехватку рабочей силы в всё более сложной сельскохозяйственной среде?

Фермеры сталкиваются с огромными препятствиями в поиске квалифицированной рабочей силы. Это особенно верно для обработки почвы – критического шага, который большинство ферм требует для подготовки почвы к зиме, чтобы создать лучшие условия для посадки в весну. Точность имеет решающее значение в обработке почвы, с точностью, измеряемой до десятой доли дюйма, чтобы создать оптимальные условия для роста культур. Автономная технология обработки почвы CNH исключает необходимость в высококвалифицированных операторах для ручной настройки инструментов обработки почвы. С помощью одного нажатия кнопки система автономизирует весь процесс, позволяя фермерам сосредоточиться на других важных задачах. Это повышает производительность и точность сохраняет топливо, делая операции более эффективными.

Когда речь идёт об уходе за культурами, технология распылителя CNH оснащена более чем 125 микропроцессорами, которые общаются в реальном времени, чтобы повысить эффективность использования воды, питательных веществ, гербицидов и пестицидов. Эти процессоры сотрудничают, чтобы проанализировать состояние поля и точно определить, когда и где применить эти вещества, исключая избыток химикатов до 30% сегодня и до 90% в ближайшем будущем, что значительно снижает затраты и количество химикатов, попадающих в почву. Клапаны управления форсунками позволяют машине точно наносить продукт, автоматически корректируя скорость распылителя, чтобы обеспечить постоянную скорость и давление для точной доставки капель к культуре, так что каждая капля попадает именно туда, где ей нужно быть для здоровья культуры. Этот уровень точности снижает необходимость частых заправок, и фермерам нужно заправлять распылитель только один раз в день, что приводит к значительной экономии воды и химикатов.

Аналогично, автоматизация тележки CNH упрощает сложную и высоко-стрессовую задачу эксплуатации комбайна во время сбора урожая. Точность имеет решающее значение, чтобы избежать столкновений между комбайном и grain cart, движущимися на расстоянии нескольких дюймов друг от друга в течение нескольких часов. Это также помогает уменьшить потери культур. Автоматизация тележки позволяет осуществлять бесперебойный процесс загрузки, снижая необходимость ручной координации и позволяя комбайну продолжать выполнять свою работу без остановки. CNH провела физиологическое тестирование, которое показало, что эта вспомогательная технология снижает стресс у операторов комбайна примерно на 12% и у операторов тракторов на 18%, что накапливается, когда эти операторы находятся в этих машинах до 16 часов в день во время сезона сбора урожая.

Бренд CNH, New Holland, недавно заключил партнерское соглашение с Bluewhite для автономных комплектов тракторов. Как это сотрудничество вписывается в более широкую стратегию CNH по расширению автономии в сельском хозяйстве?

Автономность – это будущее CNH, и мы принимаем целенаправленный и стратегический подход к разработке этой технологии, обусловленный наиболее насущными потребностями наших клиентов. Наши внутренние инженеры сосредоточены на разработке автономности для нашего крупного сегмента сельскохозяйственных клиентов – фермеров, выращивающих культуры, которые растут в больших, открытых полях, таких как кукуруза и соя. Другой важный сегмент клиентов для CNH – фермеры, выращивающие так называемые “постоянные культуры”, которые растут в садах и виноградниках. Партнерство с Bluewhite, лидером в реализации автономности в садах и виноградниках, позволяет нам масштабировать и ускорять выход на рынок, чтобы обслуживать как крупный аграрный, так и сегмент постоянных культур с критически необходимой автономностью. С Bluewhite мы поставляем полностью автономный трактор в постоянных культурах, что делает нас первым оригинальным производителем оборудования (OEM) с автономным решением в садах и виноградниках.

Наш подход к автономности заключается в решении наиболее критических задач, с которыми сталкиваются клиенты в работе и задачах, где они хотели бы, чтобы машина выполнила работу и сняла бремя с труда. Автономная обработка почвы возглавляет наш внутренний разработку автономности, поскольку это трудоемкая задача, которая занимает много времени в течение короткого периода времени в году, когда необходимо выполнить много других задач. Машина в этом случае может выполнить работу лучше, чем человеческий оператор. Фермеры постоянных культур также имеют насущную потребность в автономности, поскольку они сталкиваются с экстремальной нехваткой рабочей силы и нуждаются в машинах, чтобы заполнить пробелы. Эти задачи требуют от тракторов проехать 20-30 проходов через каждый ряд сада или виноградника в течение сезона, выполняя важные задачи, такие как применение питательных веществ к деревьям и поддержание травы между лозами подстриженной и свободной от сорняков.

Многие решения CNH принимаются операторами садов и виноградников. Какие уникальные проблемы представляют собой эти среды для автономных и управляемых искусственным интеллектом машин, и как CNH адаптирует свою технологию для таких специализированных применений?

Сроки сбора урожая меняются, и найти квалифицированную рабочую силу становится всё труднее. Изменение климата делает сезоны более непредсказуемыми; это крайне важно для фермеров иметь технологию, готовую к использованию, которая обеспечивает точность и эффективность, когда культуры оптимальны для сбора. Сельское хозяйство всегда требует точности, но это особенно необходимо, когда собирается что-то такое небольшое и хрупкое, как виноград или орех.

Большинство автоматических систем вождения полагаются на GPS для навигации по машинам, но в садах и виноградниках эти сигналы GPS могут быть заблокированы ветвями деревьев и лоз. Камеры зрения и радар используются в сочетании с GPS, чтобы поддерживать машины на оптимальном пути. И, в садах и виноградниках, сбор урожая не является вопросом акров.uniform рядов, а rather индивидуальных, разнообразных растений и деревьев, часто в холмистой местности. Автоматические системы CNH корректируют высоту каждого растения, уровень земли и необходимую скорость сбора, чтобы гарантировать качественный урожай, не повреждая культуру. Они также корректируют вокруг непродуктивных или мертвых деревьев, чтобы сэкономить ненужные ресурсы. Эти роботизированные машины автоматически перемещаются вдоль растений, безопасно обходя культуру, и осторожно удаляют продукцию с дерева или лозы. Оператор устанавливает желаемую высоту сбора, и машины автоматически корректируют настройки для каждого растения, независимо от рельефа. Кроме того, для некоторых фруктов лучшее время для сбора – когда их сахарный содержание достигает пика ночью. Камеры, оснащенные инфракрасной технологией, работают даже в самых темных условиях, чтобы собрать фрукты в оптимальном состоянии.

По мере того, как развертывается всё больше автономного сельскохозяйственного оборудования, какие шаги предпринимает CNH, чтобы гарантировать безопасность и соблюдение нормативных требований этих систем, управляемых искусственным интеллектом, особенно в различных глобальных сельскохозяйственных средах?

Безопасность и соблюдение нормативных требований являются центральными для систем CNH, управляемых искусственным интеллектом, поэтому CNH сотрудничает с местными властями в различных регионах, что позволяет компании адаптировать свои автономные системы к региональным требованиям, включая стандарты безопасности, экологические правила и законы о защите данных. CNH также участвует в организациях по стандартизации, чтобы гарантировать, что мы соответствуем всем признанным и возникающим стандартам и требованиям.

Например, автономные системы безопасности включают сенсоры, такие как камеры, LiDAR, радар и GPS для мониторинга в реальном времени. Эти технологии позволяют оборудованию обнаруживать препятствия и автоматически останавливаться, когда оно обнаруживает что-то впереди. Машины также могут ориентироваться в сложной местности и реагировать на изменения окружающей среды, минимизируя риск аварий.

Что, по вашему мнению, является наиболее значительными препятствиями для широкого внедрения технологий, управляемых искусственным интеллектом, в сельском хозяйстве? Как CNH помогает фермерам перейти на эти новые системы и демонстрирует их ценность?

В настоящее время наиболее значительными препятствиями являются стоимость, связь и обучение фермеров.

Но лучшие урожаи, снижение расходов, снижение физического стресса и лучшее управление временем благодаря повышенной автоматизации могут компенсировать общую стоимость владения. Меньшие фермы могут извлечь пользу из более ограниченных автономных решений, таких как системы кормления или комплекты для модернизации.

Недостаточная связь, особенно в сельской местности, представляет проблемы. Технологии, управляемые искусственным интеллектом, требуют постоянной, всегда включенной связи. CNH помогает решить эту проблему через партнерство с Intelsat и через универсальные модемы, которые подключаются к любой доступной сети – Wi-Fi, сотовой или спутниковой – обеспечивая готовую к использованию связь для клиентов в труднодоступных местах. Хотя многие клиенты удовлетворяют эту потребность в интернет-соединении с помощью ведущей глобальной виртуальной сети CNH, существующие сотовые башни не обеспечивают повсеместное подключение.

Наконец, связанный с технологией искусственного интеллекта обучающий процесс может показаться устрашающим. Этот переход от традиционных практик требует обучения и изменения мышления, поэтому CNH работает рука об руку с клиентами, чтобы гарантировать, что они комфортно чувствуют себя с технологией и получают полную выгоду от систем.

Оглядываясь вперед, как вы представляете себе эволюцию решений CNH по искусственному интеллекту и автономности в течение следующего десятилетия?

CNH решает критические, глобальные проблемы, разрабатывая передовую технологию для производства больше продовольствия устойчиво, используя меньше ресурсов, для растущего населения. Наш фокус – наделить фермеров возможностями улучшить свое благосостояние и бизнес с помощью инновационных решений, где искусственный интеллект и автономность играют центральную роль. Достижения в сборе данных, доступности сенсоров, связи и вычислительной мощности ускорят разработку систем, управляемых искусственным интеллектом и автономности. Эти технологии будут стимулировать прогресс в точном сельском хозяйстве, автономной эксплуатации, прогностическом обслуживании и принятии решений на основе данных, в конечном итоге принося пользу нашим клиентам и миру.

Благодарим за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить CNH.