«Минимальное вмешательство со стороны человека»: разработчик — о выращивании овощей и фруктов в умной ферме
- Gettyimages.ru
— Что представляет собой ваша умная ферма?
— Систему можно разделить на два основных компонента — программное обеспечение и аппаратное устройство. В аппаратном устройстве всё начинается с универсального контроллера. Это небольшая коробочка с платами и микросхемами, к которой можно подключать различные исполнительные устройства. Например, насос или клапан для подачи воды или удобрений, а также диодные лампы. К контроллеру также можно подключать различные датчики для снятия показаний как самих растений, так и окружающей среды. Вся система управляется с единого сервера. Программное обеспечение включает систему хранения информации, базу данных. Ещё будет веб-интерфейс для управления фермой — сейчас он в стадии разработки.
Мы хотим создать такую систему, которая будет требовать минимального вмешательства со стороны человека. Такая ферма сможет работать без постоянного контроля со стороны сотрудников предприятия.
Также через веб-интерфейс можно будет контролировать все основные параметры, настраивать графики действий, принимать те или иные решения на основе полученных данных.
- Фрагмент разработки
- © Иван Гусаров
— Какими были первые результаты экспериментов работы умной фермы?
— К примеру,мы проводили эксперименты на микрозелени. В нашей ферме она выросла на три дня раньше, чем растения из контрольной группы в обычной теплице. Соответственно, на получение урожая было потрачено не только меньше времени, но также воды, удобрений и электроэнергии. Так что мы можем говорить о хороших результатах.
Тесные связи: российские учёные нашли способ повысить урожайность пшеницы с помощью грибков и бактерий
— Как управляется такая система?
— Есть несколько способов управления. Первый — ручной, когда пользователь самостоятельно корректирует все параметры. Условно: встал с утра, открыл систему, посмотрел графики, параметры, увидел, что, допустим, сейчас недостаточно влажности почвы или необходимо добавить какие-то удобрения, и отправил команду в ферму для выполнения этих действий.
И второй вариант — когда мы используем модуль искусственного интеллекта. Он уже испытан в предтестовом режиме. На основе полученных данных ИИ выдаёт рекомендации системе.
Модуль искусственного интеллекта, встроенный в систему, продолжает обучаться в реальных условиях. Если нейросеть дала некорректную рекомендацию, то фермер может пометить её как ошибку и внести правильные данные. Это позволяет постоянно дообучать модель для того, чтобы она была более эффективной. Другой вариант — когда модуль предоставляет отчёт с рекомендациями, а человек на основе данных сам принимает решение, как действовать, как изменить режим внесения удобрений и полива, например.
— Вы использовали только отечественные комплектующие или импортные тоже?
— Пока что в России недостаточно развито производство микроэлектроники, поэтому приходится закупать импортные комплектующие, в основном в Китае.
Что касается программного обеспечения, то всё построено на базе open-source на открытом программном обеспечении, для которого не нужно каких-то сторонних лицензий, которые не подвержены санкционным рискам.
- Gettyimages.ru
— Вы говорили, что сама система устроена как конструктор, который можно легко адаптировать под любую сельскохозяйственную культуру. А можно ли подобрать параметры под разные сорта одной культуры?
— Изначально мы хотели сделать такую систему, которая позволяла бы выращивать практически любую культуру в вертикальной ферме. Модульная конструкция нашей аппаратуры позволяет легко менять её разные компоненты и подстраивать её под требования определённого растения.
«Уже доказали свою эффективность»: российский учёный — об использовании нейросетей в сельском хозяйстве
Чтобы сменить сорт или культуру, не нужно менять всю систему, достаточно точечных замен и переконфигурации. Например, если после клубники фермер решит выращивать виноград, то ему будет достаточно изменить высоту полок, возможно, подобрать другие датчики или добавить новые и скорректировать параметры роста. То же самое и в случае смены сорта. Можно быстро адаптировать систему, режим освещения, полива, подачи удобрений и так далее под потребности растений конкретного сорта.
— Какие культуры рентабельно выращивать в такой ферме?
— В основном в вертикальных фермах выращивают низкорослые культуры, приносящие хороший урожай. Например, микрозелень, салаты, какие-то ягоды. Думаю, что и наша разработка найдёт примерно такое применение, а точную рентабельность смогут рассчитать уже конкретные фермеры.
- Gettyimages.ru
Например, можно быстро построить такую ферму в окрестностях города, который и станет рынком сбыта продукции. Что касается климата, то тут нет никаких ограничений. Внутри фермы мы контролируем все параметры: температуру, влажность, освещённость, качество воздуха и т. д. Но тут также необходимо учитывать логистику: насколько близко мы находимся к местам продаж продукции.
Например, не очень рентабельно выращивать клубнику в Сибири, а потом привозить её на продажу в Москву. Задача нашего проекта ещё в том, чтобы сократить время доставки продукта от производителя до потребителя. Также снизятся цены на готовые продукты, потому что система позволяет выращивать овощи и фрукты в труднодоступных регионах.
— Какие проблемы современного сельского хозяйства позволяют решать такие растениеводческие комплексы?
— История с автоматизированными умными фермами в основном развилась из-за необходимости выращивать продукцию не в самых благоприятных условиях — допустим, в пустынях или горной местности. Например, сейчас лидером в этой области является Китай, где в таких фермах выращивают практически все овощи и фрукты, которые мы с вами видим каждый день в магазинах. Сейчас существуют проекты и стартапы по созданию плавучих ферм. При необходимости такую ферму можно быстро переправить в нужный регион, чтобы уже на месте производить необходимый объём продукции.
