На пути к автономной теплице

Во всем мире быстро увеличиваются площади современных высокотехнологичных теплиц, но инвесторы все чаще сталкиваются с проблемой нехватки специалистов, способных полностью использовать все технические возможности таких теплиц. В мире не хватает не только специалистов – агрономов и инженеров — но и преподавателей, которые действительно способны их подготовить. Неудивительно, что одним из решений проблемы считается создание так называемой «автономной теплицы», то есть такой, которой в значительной степени управляет искусственный интеллект (ИИ), а сам владелец теплицы в большей степени занят организационными вопросами и реализацией продукции. Легко сказать!

Компьютеры, управляющие поддержанием заданных параметров микроклимата и поливом, в теплицах применяются уже более 40 лет. Однако проблема в том, что изменчивые погодные условия снаружи теплицы требуют от агронома регулярных коррекций заданных установок. Сами тепличные хозяйства становятся все больше, зачастую агрономам приходится управлять одновременно несколькими комплексами, и даже в разных странах. Чем выше становятся урожаи в теплицах, тем дороже обходятся нечаянно допущенные ошибки.

Что дает использование ИИ?

Современный искусственный интеллект — это использование математики для поиска закономерностей в данных, в том числе тех, которые обнаруживаются в тепличных экологических и биологических системах.

• Имея достаточно климатических данных, производители могут использовать ИИ для определения оптимальных настроек и прогнозирования климата.

• Имея достаточно данных об урожайности, производители могут использовать ИИ для составления прогнозов урожайности.

• Имея достаточно данных изображений, производители могут использовать искусственный интеллект для обнаружения вредителей и болезней.

Кроме того, производители могут использовать ИИ для автоматизации многих рутинных процессов, помогая облегчить хронические проблемы нехватки рабочих рук.

Важно, что некоторые типы ИИ могут даже учиться на новых данных, обеспечивая с течением времени все лучшие результаты. Правда, обучать их надежнее не в коммерческих тепличных комплексах, где допущенная ИИ ошибка может оказаться дороже человеческих ошибок, а в специальных опытных теплицах.

Международные состязания Autonomous Greenhouse Challenge

В 2018 году университет в Вагенингене (Нидерланды) — совместно с Tencent – одной из крупнейших в мире мультимедийной компанией — организовал первое международное состязание по созданию автономной теплицы — Autonomous Greenhouse Challenge. В нем приняли участие пять команд, причем лишь одна из них состояла из профессиональных опытных производителей огурца в теплице. Остальные четыре команды состояли из международных экспертов в области овощеводства и ИИ. Они работали над разработкой решений ИИ для удаленного и автономного управления выращиванием огурца в теплице. Когда программы были разработаны, их опробовали в практических условиях в опытных теплицах университета в Вагенингене. Каждая команда выращивала огурцы в теплице площадью 315 м2 в течение примерно четырех месяцев. Эти теплицы были оборудованы стандартными технологическими компьютерами, климатическими датчиками и исполнительными механизмами. Используя цифровые интерфейсы Интернета вещей (REST API), программы ИИ могли непрерывно считывать данные с датчиков, определять оптимальные заданные значения и отправлять их обратно на технологические компьютеры — все это в интернете.

Все ручные работы по уходу за растениями и уборке урожая выполнялись опытными сотрудниками, но участники состязания могли наблюдать за растениями лишь на экранах мониторов. После четырех месяцев выращивания команда опытных овощеводов заняла лишь второе место, первое досталось команде, программное обеспечение которой позволило достичь урожайности 50 кг/м2, что дало прибавку урожая на 6% и чистой прибыли на 17%, одновременно снизив потребление СО2, тепла и воды. Казалось бы, замечательные результаты, однако сами участники команды-победительницы пришли к выводу, что до создания идеальной программы еще далеко.

Второе состязание произошло в 2019 году, в этот раз команды в течение шести месяцев удаленно выращивали томаты-черри все в тех же теплицах университета в Вагенингене.

Команды получили тепличное отделение и могли выбирать настройки управления приводами теплицы и управления выращиванием растений, чтобы удаленно контролировать производство и качество томатов. Команды также могли добавлять свои собственные датчики или камеры для получения дополнительной информации. Каждая команда могла извлекать данные из своего тепличного отделения и связывать их со своими собственными алгоритмами машинного обучения, чтобы принять решение о настройках управления на следующий день/период. Они также отправляли настройки управления обратно в систему, чтобы она могла автоматически управлять приводами или отправлять инструкции по уходу за растениями для достижения заранее определенной цели. WUR постоянно измерял критерии производительности по каждому отсеку и делился ими с каждой командой и общественностью.

Интересно, что проведению этого состязания не помешала даже пандемия Сovid-19, наоборот, она лишь подчеркнула важность подобных разработок. И в этом случае команда-победительница получила лучшие результаты, чем команда профессиональных тепличных производителей.

Третье состязание проходило в 2021/2022 году, команды полностью автономно выращивали салат. В нем победила команда, в которую входила фирма Koidra, основанная Кеннетом Треном — одним из победителей первого состязания. Эта команда получила чистую прибыль 5,93 евро/м2 за цикл выращивания.

В самом конце октября 2023 года было объявлено о начале подачи заявок на участие в четвертом состязании, которое начнется весной и закончится осенью 2024. В этот раз планируется выращивать карликовые томаты в горшках. Почему такой странный выбор, ведь в современных теплицах уже полвека выращивают индетерминантные гибриды, длина стебля которых достигает 11-13 м? Организаторы состязания полагают, что традиционный метод выращивания требует высоких затрат ручного труда, а вот выращивание карликовых томатов, высота которых не превышает 40 см, в многоярусных установках можно полностью автоматизировать вплоть до сбора урожая. В значительной степени это связано с ростом популярности вертикальных ферм с одной стороны и их недостаточной рентабельности с другой.

В первой части нового конкурса весной 2024 пройдет онлайн-соревнование между командами-претендентами на тестирование навыков участников в области машинного обучения и компьютерного зрения. Пять команд – победительниц очного отбора смогут осенью следующего года испытать свои наработки в реальных теплицах WUR. Команды должны состоять как минимум из трех человек – агронома, специалиста по ИИ и студента соответствующей теме конкурса специальности.

А есть ли практическая польза таких состязаний?

Наработки, созданные в ходе подготовки к таким состязаниям, уже сейчас используются в создании автономных теплиц,  некоторые из них предлагаются на рынке и применяются в коммерческом производстве. Как уже говорилось, они наиболее востребованы среди овощеводов, не имеющих достаточных агрономических знаний.

Например, в Мексике хозяйство Bresca Hortalizas выращивает томаты для Mastronardi SUNSET – крупнейшего производителя и дистрибьютора тепличных томатов в Северной Америке. С начала 2021 года это хозяйство использует так называемый контроллер растений (Crop Controller), производства фирмы Blue Radix. Агроклиматические условия в Мексике значительно отличаются от других стран, поэтому стандартные подходы к управлению микроклиматом теплицы не всегда работают. По словам руководителей тепличного хозяйства, использование контроллера растений позволило сэкономить полтора часа в день на анализ параметров микроклимата и необходимых корректировок установок. Сейчас большую часть этой работы делает программа, при этом она учитывает и прогноз погоды, что позволяет обеспечить в теплице более стабильный микроклимат. В результате урожайность томатов повысилась на 5%, повысилось и качество, а работа агронома стала более спокойной.

В свою очередь стартап «Зорди» (Zordi), созданный Khosla Ventures, специализируется на автономной работе с искусственным интеллектом и робототехникой в городских фермах. Этот стартап работает в США в штате Нью-Джерси. Недавно он открыл свою вторую автономную теплицу. В планах стартапа создание сверхмасштабной теплицы будущего, для работы которой требуется 80% рабочей силы, которая самостоятельно принимает ключевые решения по уходу за культурами и может быть построена менее чем за 3 месяца и с меньшими затратами. Стартап использует традиционные теплицы с естественным освещением, производимые им роботы адаптируются как к туннелям, так и к крупномасштабным теплицам. Производимая им система AutoGrow является «мозгом», и взаимодействует с продвинутыми роботами — «руками и глазами». Используя данные в реальном времени от роботов-наблюдателей, AutoGrow дает менеджерам теплицы информацию, необходимую для принятия оптимальных решений по уходу за растениями, например, борьбе с вредителями, формировании растений и сбору урожая. 

Примечательно, что ни один из разработчиков автономных теплиц не позиционирует их как замену агронома, но лишь как помощника. И это действительно так. Видимо, полностью роботизированная автономная система возможна лишь в полностью закрытых помещениях, где легче выдерживать заданные параметры микроклимата, и при выращивании культур с коротким циклом.