У всьому світі швидко збільшуються площі сучасних високотехнологічних теплиць, але інвестори дедалі частіше стикаються з проблемою нестачі спеціалістів, здатних повністю використати всі технічні можливості таких теплиць. У світі бракує не лише спеціалістів – агрономів та інженерів, а й викладачів, які справді здатні їх підготувати. Не дивно, що одним із розв’язань проблеми вважається створення так званої “автономної теплиці”, тобто такої, якою значною мірою керує штучний інтелект (ШІ), а сам власник теплиці більшою мірою зайнятий організаційними питаннями та реалізацією продукції. Легко сказати!
Комп’ютери, що керують підтриманням заданих параметрів мікроклімату і поливом, у теплицях застосовують уже понад 40 років. Однак проблема в тому, що мінливі погодні умови зовні теплиці вимагають від агронома регулярних корекцій заданих установок. Самі тепличні господарства стають дедалі більшими, часто агрономам доводиться керувати одночасно кількома комплексами, і навіть у різних країнах. Чим вищими стають врожаї в теплицях, тим дорожче обходяться ненавмисно допущені помилки.
Що дає використання ШІ?
Сучасний штучний інтелект – це використання математики для пошуку закономірностей у даних, зокрема тих, що виявляються в тепличних екологічних і біологічних системах.
– Маючи достатньо кліматичних даних, виробники можуть використовувати ШІ для визначення оптимальних налаштувань і прогнозування клімату.
– Маючи достатньо даних про врожайність, виробники можуть використовувати ШІ для складання прогнозів врожайності.
– Маючи достатньо даних зображень, виробники можуть використовувати штучний інтелект для виявлення шкідників і хвороб.
Крім того, виробники можуть використовувати ШІ для автоматизації багатьох рутинних процесів, допомагаючи полегшити хронічні проблеми нестачі робочих рук.
Важливо, що деякі типи ШІ можуть навіть навчатися на нових даних, забезпечуючи з плином часу все кращі результати. Щоправда, навчати їх надійніше не в комерційних тепличних комплексах, де допущена АІ помилка може виявитися дорожчою за людські помилки, а в спеціальних дослідних теплицях.
Міжнародні змагання Autonomous Greenhouse Challenge
У 2018 році університет у Вагенінгені (Нідерланди) – спільно з Tencent – однією з найбільших у світі мультимедійною компанією – організував перше міжнародне змагання зі створення автономної теплиці – Autonomous Greenhouse Challenge. У ньому взяли участь п’ять команд, причому лише одна з них складалася з професійних досвідчених виробників огірка в теплиці. Решта чотири команди складалися з міжнародних експертів у галузі овочівництва та ШІ. Вони працювали над розробкою рішень ШІ для віддаленого та автономного управління вирощуванням огірка в теплиці. Коли програми були розроблені, їх випробували в практичних умовах у дослідних теплицях університету у Вагенінгені. Кожна команда вирощувала огірки в теплиці площею 315 м2 протягом приблизно чотирьох місяців. Ці теплиці були обладнані стандартними технологічними комп’ютерами, кліматичними датчиками та виконавчими механізмами. Використовуючи цифрові інтерфейси Інтернету речей (REST API), програми ШІ могли безперервно зчитувати дані з датчиків, визначати оптимальні задані значення і надсилати їх назад на технологічні комп’ютери – все це в інтернеті.
Усі ручні роботи з догляду за рослинами й збирання врожаю виконували досвідчені співробітники, але учасники змагання могли спостерігати за рослинами лише на екранах моніторів. Після чотирьох місяців вирощування команда досвідчених овочівників посіла лише друге місце, перше дісталося команді, програмне забезпечення якої дало змогу досягти врожайності 50 кг/м2, що дало надбавку врожаю на 6% і чистого прибутку на 17%, водночас знизивши споживання СО2, тепла і води. Здавалося б, чудові результати, проте самі учасники команди-переможниці дійшли висновку, що до створення ідеальної програми ще далеко.
Друге змагання відбулося 2019 року, цього разу команди протягом шести місяців віддалено вирощували томати-чері все в тих самих теплицях університету у Вагенінгені.
Команди отримали тепличне відділення і могли обирати налаштування управління приводами теплиці та управління вирощуванням рослин, щоб віддалено контролювати виробництво і якість томатів. Команди також могли додавати свої власні датчики або камери для отримання додаткової інформації. Кожна команда могла витягувати дані зі свого тепличного відділення і пов’язувати їх зі своїми власними алгоритмами машинного навчання, щоб ухвалити рішення щодо налаштувань управління на наступний день/період. Вони також відправляли налаштування управління назад у систему, щоб вона могла автоматично керувати приводами або надсилати інструкції з догляду за рослинами для досягнення заздалегідь визначеної мети. WUR постійно вимірював критерії продуктивності по кожному відсіку і ділився ними з кожною командою та громадськістю.
Цікаво, що проведенню цього змагання не завадила навіть пандемія Сovid-19, навпаки, вона лише наголосила на важливості подібних розробок. І в цьому випадку команда-переможниця отримала кращі результати, ніж команда професійних тепличних виробників.
Третє змагання відбувалося 2021/2022 року, команди повністю автономно вирощували салат. У ньому перемогла команда, до якої входила фірма Koidra, заснована Кеннетом Треном – одним із переможців першого змагання. Ця команда отримала чистий прибуток 5,93 євро/м2 за цикл вирощування.
Наприкінці жовтня 2023 року було оголошено про початок подачі заявок на участь у четвертому змаганні, що розпочнеться навесні й закінчиться восени 2024 року. Цього разу планується вирощувати карликові томати в горщиках. Чому такий дивний вибір, адже в сучасних теплицях уже півстоліття вирощують індетермінантні гібриди, довжина стебла яких сягає 11-13 м? Організатори змагання вважають, що традиційний метод вирощування вимагає високих витрат ручної праці, а ось вирощування карликових томатів, висота яких не перевищує 40 см, у багатоярусних установках можна повністю автоматизувати аж до збору врожаю. Значною мірою це пов’язано зі зростанням популярності вертикальних ферм, з одного боку, та їх недостатньою рентабельністю – з іншого.
У першій частині нового конкурсу навесні 2024 року пройде онлайн-змагання між командами-претендентами на тестування навичок учасників у галузі машинного навчання та комп’ютерного зору. П’ять команд – переможниць очного відбору зможуть восени наступного року випробувати свої напрацювання в реальних теплицях WUR. Команди мають складатися щонайменше з трьох осіб – агронома, фахівця зі ШІ та студента відповідної до теми конкурсу спеціальності.
А чи є практична користь таких змагань?
Напрацювання, створені під час підготовки до таких змагань, уже зараз використовуються у створенні автономних теплиць, деякі з них пропонуються на ринку і застосовуються в комерційному виробництві. Як уже зазначалося, вони мають найбільшу потребу серед овочівників, які не мають достатніх агрономічних знань.
Наприклад, у Мексиці господарство Bresca Hortalizas вирощує томати для Mastronardi SUNSET – найбільшого виробника та дистриб’ютора тепличних томатів у Північній Америці. З початку 2021 року це господарство використовує так званий контролер рослин (Crop Controller), виробництва фірми Blue Radix. Агрокліматичні умови в Мексиці значно відрізняються від інших країн, тому стандартні підходи до управління мікрокліматом теплиці не завжди працюють. За словами керівників тепличного господарства, використання контролера рослин дало змогу зекономити півтори години на день на аналіз параметрів мікроклімату та необхідних коригувань установок. Нині більшу частину цієї роботи робить програма, при цьому вона враховує і прогноз погоди, що дає змогу забезпечити в теплиці стабільніший мікроклімат. У результаті врожайність томатів підвищилася на 5%, підвищилася і якість, а робота агронома стала більш спокійною.
Зі свого боку стартап “Зорді” (Zordi), створений Khosla Ventures, спеціалізується на автономній роботі зі штучним інтелектом і робототехнікою в міських фермах. Цей стартап працює у США в штаті Нью-Джерсі. Нещодавно він відкрив свою другу автономну теплицю. У планах стартапу створення надмасштабної теплиці майбутнього, для роботи якої потрібно 80% робочої сили, яка самостійно ухвалює ключові рішення щодо догляду за культурами й може бути побудована менш ніж за 3 місяці й з меншими витратами. Стартап використовує традиційні теплиці з природним освітленням, вироблені ним роботи адаптуються як до тунелів, так і до великомасштабних теплиць. Вироблена ним система AutoGrow є “мозком”, і взаємодіє з просунутими роботами – “руками та очима”. Використовуючи дані в реальному часі від роботів-спостерігачів, AutoGrow надає менеджерам теплиці інформацію, необхідну для ухвалення оптимальних рішень з догляду за рослинами, наприклад, боротьбі зі шкідниками, формуванні рослин і збиранні врожаю.
Примітно, що жоден із розробників автономних теплиць не позиціює їх як заміну агронома, а лише як помічника. І це дійсно так. Мабуть, повністю роботизована автономна система можлива лише в повністю закритих приміщеннях, де легше витримувати задані параметри мікроклімату, і під час вирощування культур із коротким циклом.
