Джей Шредер, технічний директор CNH – Серія інтерв’ю

Джей Шредер служить технічним директором (CTO) в CNH, керуючи глобальними дослідженнями та розробками компанії. Його обов’язки включають управління такими сферами, як технології, інновації, транспортні засоби та інструменти, точна технологія, досвід користувача та силова установка. Шредер зосереджується на підвищенні якості портфеля продукції компанії та можливостей точної технології, з метою інтеграції точних рішень по всьому спектру обладнання. Крім того, він займається розширенням альтернативних пропульсивних можливостей CNH та забезпеченням управління процесами розробки продукції, щоб гарантувати, що портфель продукції компанії відповідає високим стандартам якості та продуктивності.

Через свої різні бізнеси CNH виробляє та продає сільськогосподарську техніку та будівельну техніку. Штучний інтелект та просунуті технології, такі як комп’ютерне зір, машинне навчання (ML) та камерні датчики, змінюють спосіб роботи цієї техніки, дозволяючи інноваціям, таким як штучно-інтелектуальні самохідні трактори, які допомагають фермерам вирішувати складні завдання.

Самохідні трактори CNH працюють на моделях, навчених на глибоких нейронних мережах та реальному висновку. Чи можете ви пояснити, як ця технологія допомагає фермерам виконувати завдання, такі як посадка з екстремальною точністю, і як вона порівнюється з автономним водінням в інших галузях, таких як транспортування?

Хоча самохідні автомобілі привертають увагу, сільськогосподарська галузь тихо очолює автономну революцію понад два десятиліття. Компанії, такі як CNH, були піонерами автономного керування та контролю швидкості давно до появи Tesla (TSLA ). Сьогодні технологія CNH виходить за рамки простого водіння та проводить високоавтоматизовані та автономні роботи під час руху. Від точної посадки насіння в землю точно там, де їм потрібно бути, до ефективного та оптимального збору врожаю та обробки ґрунту, все це відбувається під час руху по полі. Автономне сільське господарство не тільки тримає темп з самохідними автомобілями – воно їх обганяє. Майбутнє транспорту може бути автономним, але в сільському господарстві майбутнє вже тут.

Крім того, майбутнє технологічної бази CNH дозволяє автономному сільському господарству далеко за межами того, чого можуть досягти самохідні автомобілі. Наша програмна архітектура безшовно інтегрує широкий спектр технологій, дозволяючи автоматизацію складних сільськогосподарських завдань, які значно складніше, ніж проста навігація з точки А до точки Б. Інтероперабельність архітектури надає фермерам безпрецедентний контроль та гнучкість для шарування високо технологічних рішень через відкриті API CNH. На відміну від закритих систем, відкритий API CNH дозволяє фермерам налаштовувати свою техніку. Представьте собі камерні датчики, які розрізняють культури від бур’янів, активовані лише тоді, коли це потрібно – все це відбувається під час автономного руху транспортного засобу. Ця адаптивність, поєднана з можливістю рухатися по складній місцевості та виконувати різні завдання, відрізняє технологію CNH. Хоча Tesla та Waymo роблять кроки вперед, справжній фронт автономних інновацій лежить у полях, а не на дорогах.

Концепція “MRI-машина для рослин” є цікавою. Як використання CNH синтетичних зображень та машинного навчання дозволяє її машинам ідентифікувати тип культури, стадії росту та застосовувати цільове харчування культури?

За допомогою штучного інтелекту, камерних датчиків та величезних наборів даних CNH тренує моделі для розрізнення культур від бур’янів, ідентифікації стадій росту рослин та визначенню стану культури по всьому полю, щоб визначити точну кількість необхідних поживних речовин та захисту, щоб оптимізувати врожайність культури. Наприклад, з допомогою аналізатора поля Augmenta, камерна програма сканує ґрунт перед машиною під час руху (до 20 миль/год) для оцінки стану культури на полі та визначення тих ділянок, які потрібно обробити, та у якій кількості, щоб зробити ці ділянки здоровішими.

За допомогою цієї технології фермери можуть знати та обробляти точно ті ділянки поля, де виникає проблема, так що замість обробки всього поля одним і тим же засобом для знищення бур’янів, боротьби з шкідниками чи надання необхідних поживних речовин для підтримки здоров’я культур, штучний інтелект та дані-інформовані засоби обробки автоматично обробляють лише ті рослини, яким це потрібно. Технологія дозволяє точно визначити кількість необхідних хімікатів, застосовуючи їх точно в потрібному місці для точного вирішення потреб рослин та зупинки будь-якої загрози культурі. Ідентифікація та обробка лише бур’янів, які ростуть серед культур, в кінцевому підсумі може зменшити використання хімікатів на полях до 90%. Потрібна лише мала кількість хімікатів для обробки кожної окремої загрози, а не обробки всього поля, щоб досягти тих самих результатів.

Для генерації фотореалістичних синтетичних зображень та швидкого покращення наборів даних CNH використовує біофізичні процедурні моделі. Це дозволяє команді швидко та ефективно створювати та класифікувати мільйони зображень без витрат часу на захоплення реальної картинки у необхідному масштабі. Синтетичні дані доповнюють справжні зображення, покращуючи навчання моделей та висновок. Наприклад, за допомогою синтетичних даних можна створити різні ситуації для навчання моделей – такі як різні умови освітлення та тінь, які рухаються впродовж дня. Процедурні моделі можуть створювати конкретні зображення на основі параметрів для створення набору даних, який представляє різні умови.

Яка точність цієї технології порівняно з традиційними методами сільського господарства?

Фермери приймають сотні важливих рішень протягом року, але бачать результати всіх цих рішень лише один раз – під час збору врожаю. Середній вік фермера збільшується, і більшість працюють понад 30 років. Не можна допустити жодної помилки. Від моменту посадки насіння фермери повинні робити все можливе, щоб забезпечити успішний врожай – їхнє життя залежить від цього.

Наша технологія усуває багато невизначеності з завдань фермерів, таких як визначення найкращих способів догляду за ростом культур, надавши фермерам додатковий час для фокусування на стратегічних бізнес-вирішеннях. В кінцевому підсумку фермери керують величезними підприємствами та покладаються на технології для того, щоб зробити це найбільш ефективно, продуктивно та прибутково.

Не лише дані, згенеровані машинами, дозволяють фермерам приймати кращі, більш обґрунтовані рішення для досягнення кращих результатів, але високий рівень автоматизації та автономності самих машин виконують роботу краще та у більших масштабах, ніж люди здатні зробити. Засоби обробки можуть “бачити” місця проблем у тисячах акрів культур краще, ніж людські очі, та точно обробляти загрози; тоді як технології, такі як автономна обробка ґрунту, можуть полегшити тягар виконання трудомісткого та часоємного завдання та виконувати його з більшою точністю та ефективністю у масштабі, ніж людина могла б. В автономній обробці ґрунту повністю автономна система обробляє ґрунт за допомогою датчиків у поєднанні з глибокими нейронними мережами для створення ідеальних умов з точністю до сантиметра. Це готує ґрунт для того, щоб дозволити висококонсистентне міжряддя, точну глибину насіння та оптимізоване розміщення насіння, незважаючи на часто драстичні зміни ґрунту навіть у одному полі. Традиційні методи, часто залежні від людської техніки, зазвичай призводять до більшої варіативності результатів через втому оператора, менш послідовну навігацію та менш точне позиціонування.

Під час сезону збору врожаю комбайни CNH використовують краєві обчислення та камерні датчики для оцінки якості культури в реальному часі. Як працює цей швидкий процес прийняття рішень, і яка роль штучного інтелекту у оптимізації збору врожаю для giảmання відходів та покращення ефективності?

Комбайн – це надзвичайно складна машина, яка виконує кілька процесів – збирання, threshing та збирання – в одній безперервній операції. Його називають комбайном саме через це: він поєднує те, що раніше було декількома пристроями, в одну фабрику на колесах. Там відбувається багато речей одночасно, і мало місця для помилок. Комбайни CNH автоматично приймають мільйони швидких рішень кожні двадцять секунд, обробляючи їх на краю, прямо на машині. Камерні датчики захоплюють та обробляють детальні зображення зібраних культур для визначення якості кожної зернина культури, що збирається – аналізуючи рівень вологи, якість зерна та вміст відходів. Машина автоматично робить корекції на основі даних зображень для розгортання найкращих налаштувань машини для отримання оптимальних результатів. Ми можемо робити це сьогодні для ячменю, рису, пшениці, кукурудзи, сої та каноли та скоро додамо можливості для сорго, овса, польових бобів, соняшників та їстівних бобів.

Штучний інтелект на краю є важливим для оптимізації цього процесу за допомогою глибоких моделей навчання, навчених для розпізнавання закономірностей у стані культури. Ці моделі можуть швидко визначити ділянки збору врожаю, які вимагають корекцій, таких як зміна швидкості комбайна або модифікація налаштувань threshing для забезпечення кращого роз’єднання зерна від решти рослини (наприклад, збереження кожного зерна кукурудзи та видалення всіх частин колоса та стебла). Ця оптимізація в реальному часі допомагає зменшити відходи, мінімізуючи пошкодження культури та збирання лише високоякісної культури. Це також покращує ефективність, дозволяючи машинам приймати дані-інформовані рішення на ходу для максимізації врожайності фермерів, одночасно зменшуючи операційний стрес та витрати.

Точна сільськогосподарська технологія, керована штучним інтелектом та машинним навчанням, обіцяє зменшити відходи та максимізувати врожайність. Чи можете ви розповісти, як технологія CNH допомагає фермерам зменшити витрати, покращити стійкість та подолати нестачу робочої сили в усе більш складному сільськогосподарському ландшафті?

Фермери стикаються з величезними перешкодами у пошуках кваліфікованої робочої сили. Це особливо актуально для обробки ґрунту – критичного етапу, який більшість ферм потребує для підготовки ґрунту до зими для кращих умов посадки навесні. Точність має вирішальне значення в обробці ґрунту з точністю до десятого дюйма для створення оптимальних умов росту культури. Автономна технологія обробки ґрунту CNH усуває необхідність у висококваліфікованих операторах для ручної корекції засобів обробки ґрунту. З натисканням однієї кнопки система автономно виконує весь процес, дозволяючи фермерам зосередитися на інших важливих завданнях. Це підвищує продуктивність, а точність зберігає паливо, роблячи операції більш ефективними.

Коли мова йде про догляд за культурами, технологія CNH оснащена понад 125 мікропроцесорами, які спілкуються в реальному часі для підвищення ефективності витрат та стійкості використання води, поживних речовин, гербіцидів та пестицидів. Ці процесори співпрацюють для аналізу стану поля та точного визначення часу та місця застосування цих речовин, усуваючи надмірну кількість хімікатів до 30% сьогодні та до 90% в найближчому майбутньому, суттєво зменшуючи витрати на вхідні дані та кількість хімікатів, які потрапляють у ґрунт. Клапани управління форсунками дозволяють машині точно застосовувати продукт, автоматично регулюючи швидкість розпилу, забезпечуючи постійну швидкість та тиск для точної подачі крапель до культури так, щоб кожна крапля потрапляла точно туди, де потрібно, для здоров’я культури. Це рівень точності зменшує потребу у частих поповненнях, оскільки фермери повинні заправляти розпил лише один раз на добу, що призводить до суттєвої економії води та хімікатів.

Аналогічно, автоматизація візка CNH спрощує складне та високостресове завдання керування комбайном під час збору врожаю. Точність має вирішальне значення для уникнення зіткнень між комбайном та візком з зерном, що рухається на відстані декількох дюймів один від одного протягом декількох годин. Це також допомагає зменшити втрати культури. Автоматизація візка дозволяє безперервний процес завантаження, зменшуючи потребу у ручній координації та дозволяючи комбайну продовжувати виконання своєї роботи без зупинки. CNH провела фізіологічне тестування, яке показало, що ця допоміжна технологія зменшує стрес для операторів комбайна приблизно на 12% та для трактористів на 18%, що сумується, коли ці оператори знаходяться в цих машинах до 16 годин на добу під час сезону збору врожаю.

Бренд CNH, New Holland, недавно партнерство з Bluewhite для автономних комплектів тракторів. Як це партнерство вписується у ширшу стратегію CNH щодо розширення автономності в сільському господарстві?

Автономність – це майбутнє CNH, і ми підходимо до розробки цієї технології цілеспрямовано та стратегічно, керуючись найбільш насущними потребами наших клієнтів. Наші внутрішні інженери зосереджені на розробці автономності для нашого великого сегменту сільського господарства – фермерів, які вирощують культури, що ростуть у великих відкритих полях, таких як кукурудза та соя. Іншим важливим клієнтським сегментом для CNH є фермери, які вирощують так звані “постійні культури”, які ростуть у садах та виноградниках. Партнерство з Bluewhite, лідером у впровадженні автономності у садах та виноградниках, дозволяє нам масштабувати та прискорити виходу на ринок, щоб служити як великим аграрним, так і постійним клієнтським сегментам з критично необхідною автономністю. З Bluewhite ми доставляємо повністю автономний трактор у постійних культурах, роблячи нас першим виробником оригінального обладнання (OEM) з автономним рішенням у садах та виноградниках.

Наш підхід до автономності полягає у вирішенні найбільш критичних завдань клієнтів у роботах та завданнях, де вони хочуть, щоб машина завершила роботу та зняла тягар з праці. Автономна обробка ґрунту очолює наш внутрішній розвиток автономності, оскільки це трудомістке завдання, яке займає багато часу під час щільно обмеженого періоду року, коли потрібно виконувати багато інших завдань. Машина в цьому випадку може виконувати роботу краще, ніж людина-оператор. Фермери постійних культур також мають термінову потребу в автономності, оскільки вони стикаються з екстремальною нестачею робочої сили та потребують машин для заповнення прогалин. Ці завдання вимагають, щоб трактори проїхали 20-30 проходів через кожен ряд сада чи виноградника за сезон, виконуючи важливі завдання, такі як застосування поживних речовин деревам та підтримання трави між лозами підстриженою та вільною від бур’янів.

Багато рішень CNH приймаються операторами садів та виноградників. Які унікальні завдання ці середовища представляють для автономної та штучно-інтелектуальної техніки, і як CNH адаптує свої технології для таких спеціалізованих застосувань?

Вікна для збору врожаю змінюються, а пошук кваліфікованої робочої сили стає все більш складним. Зміна клімату робить сезони більш непередбачуваними; це питання життя та смерті для фермерів мати технологію, яка сприяє точності та ефективності під час збору врожаю. Сільське господарство завжди вимагає точності, але особливо важливо під час збору такого дрібного та делікатного продукту, як виноград чи горіх.

Більшість автоматизованих систем водіння залежать від GPS для керівництва машинами на їхньому шляху, але в садах та виноградниках ці сигнали GPS можуть бути заблоковані гілками дерев та лоз. Камерні датчики та радар використовуються у поєднанні з GPS для утримання машин на оптимальному шляху. А в садах та виноградниках збирання не полягає у обробці акрів однорідних рядів, а у окремих, різноманітних рослинах та деревах, часто на горбистій місцевості. Системи CNH автоматично регулюються для кожної рослини, рівня ґрунту та необхідної швидкості збору, щоб забезпечити якісний врожай без пошкодження культури. Вони також регулюються навколо непродуктивних або мертвих дерев, щоб уникнути зайвих витрат. Ці роботизовані машини автоматично рухаються вздовж рослин, безпечно обминаючи культуру, та деликатно знімають продукцію з дерева чи лози. Оператор встановлює бажану висоту збору, а машини автоматично регулюються для підтримання цих налаштувань для кожної рослини, незалежно від місцевості. Крім того, для деяких фруктів найкращий час для збору врожаю – це коли їхній цукорний вміст досягає піку вночі. Камерні датчики, оснащені інфрачервоними технологіями, працюють навіть у найтемніших умовах для збору продукту в оптимальному стані.

Як CNH забезпечує безпеку та нормативну відповідність цих штучно-інтелектуальних систем, особливо у різноманітних глобальних сільськогосподарських середовищах?

Безпека та нормативна відповідність є центральними для штучно-інтелектуальних систем CNH, тому CNH співпрацює з місцевими органами влади в різних регіонах, що дозволяє компанії адаптувати свої автономні системи для відповідності регіональним вимогам, включаючи стандарти безпеки, екологічні регуляції та закони про захист даних. CNH також активна у стандартизаційних організаціях для забезпечення того, щоб ми відповідали всім визнаним та новим стандартам та вимогам.

Наприклад, автономні системи безпеки включають датчики, такі як камери, LiDAR, радар та GPS для моніторингу в реальному часі. Ці технології дозволяють обладнанню виявляти перешкоди та автоматично зупинятися, коли воно виявляє щось попереду. Машина також може орієнтуватися в складній місцевості та реагувати на зміни навколишнього середовища, мінімізуючи ризик аварій.

Які найбільші бар’єри для широкого впровадження штучно-інтелектуальних технологій у сільському господарстві? Як CNH допомагає фермерам переходити на ці нові системи та демонструє їхню цінність?

На сьогодні найбільш значними бар’єрами є вартість, зв’язок та навчання фермерів.

Але кращі врожаї, нижчі витрати, менший фізичний стрес та краще управління часом завдяки підвищенню автоматизації можуть компенсувати загальну вартість володіння. Менші ферми можуть виграти від більш обмежених автономних рішень, таких як системи годування або комплекти після продажу.

Недостатня зв’язок, особливо в сільській місцевості, становить виклик. Штучно-інтелектуальні технології вимагають постійного, безперервного зв’язку. CNH допомагає вирішувати цю проблему через своє партнерство з Intelsat та через універсальні модеми, які підключаються до будь-якої мережі, яка знаходиться поруч – Wi-Fi, мобільна мережа чи супутникова мережа – забезпечуючи готовність до польових умов для клієнтів у важкодоступних місцях. Хоча багато клієнтів задовольняють цю потребу у зв’язку з допомогою глобальної мобільної віртуальної мережі CNH, існуючі мобільні вежі не забезпечують повсюдного зв’язку.

Останнім бар’єром є сприйнята крива навчання, пов’язана з технологією штучного інтелекту. Цей перехід від традиційних практик вимагає навчання та зміни мислення, тому CNH працює рука об руку з клієнтами, щоб забезпечити, що вони комфортно відчувають себе з технологією та отримують повну користь від систем.

Як ви бачите розвиток рішень CNH щодо штучного інтелекту та автономності протягом наступного десятиліття?

CNH займається вирішенням критичних, глобальних завдань шляхом розробки передових технологій для виробництва більшої кількості продуктів за допомогою менших ресурсів для зростаючого населення. Наша увага зосереджена на наданні фермерам можливості покращити свій добробут та підприємства за допомогою інноваційних рішень, де штучний інтелект та автономність відіграють центральну роль. Підходи до збору даних, доступності датчиків, зв’язку та обчислювальної потужності прискорять розвиток штучно-інтелектуальних та автономних систем. Ці технології сприяють прогресу у точному сільському господарстві, автономній експлуатації, передбачувальному обслуговуванні та прийнятті рішень на основі даних, в кінцевому підсумку приносячи користь нашим клієнтам та світу.

Дякуємо за чудове інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, рекомендуємо відвідати CNH.