Содержание
Как работает прогнозирование урожайности с использованием AI
Принципы работы алгоритмов машинного обучения для анализа данных о посевах
Давайте разберемся, как работает алгоритм машинного обучения, анализирующий данные о посевах и формирующий прогнозы на их основании. На вход алгоритму подается большой объем разноплановых данных: о почве, нормах высева, агрохимическом анализе почвы, ее электропроводности, обработках удобрениями и азотом, сортах семян, доступной технике, сотрудниках и других факторах производства. Также используются данные мониторинга, поступающие с разнообразных датчиков, беспилотников, спутников.
На основе всех этих мегатонн данных алгоритм прогнозирует оптимальный севооборот для каждого поля с горизонтом планирования до нескольких лет. Помимо этого, алгоритм способен составить производственную и инвестиционную программы. Далее, по мере поступления новых данных, алгоритм уточняет прогнозы, и их достоверность увеличивается с каждым годом.
Влияние климатических, почвенных и генетических факторов на предсказания урожайности
Факторы, влияющие на урожайность, можно ранжировать по степени воздействия. Часто оказывается, что наибольшее влияние оказывают климатические, почвенные и генетические факторы. Климатические факторы – это не только температура воздуха и объем осадков, но и влажность, солнечная радиация, скорость ветра, наличие экстремальных условий: засухи, наводнения, града, пожаров и т.п.
Уровень плодородности почвы зависит от ее состава, кислотности, водного режима и других процессов, связанных с ее свойствами. К генетическим факторам относятся характеристики семян и растений: устойчивость к болезням, способность поглощать азот, фосфор и калий, адаптивность к засухе, жаре, соленой почве и другим неблагоприятным факторам. ИИ способен учесть все эти и другие факторы как при анализе степени их влияния и возможности снизить негативные последствия, так и при прогнозировании урожайности.
Разработка аналитических инструментов на базе 1С
Инструменты искусственного интеллекта внедрены во многие конфигурации на базе 1С. ИИ значительно расширяет возможности как универсальных, так и отраслевых систем автоматизации в плане аналитики данных. Технологии позволяют с высокой точностью осуществлять анализ, прогнозирование и оптимизацию любого направления деятельности – достаточно обеспечить поступление данных и выполнить настройку моделей.
Обзор возможностей платформы 1С для внедрения AI-решений
Для внедрения AI-технологий в 1С используются следующие инструменты:
- Big Data – аккумулирование и обработка больших объемов данных для глубокого анализа.
- машинное обучение для создания моделей прогнозирования и глубокого анализа данных.
- интеграция API для выстраивания взаимодействия с нейросетями и облачными сервисами ИИ.
Современные технологии позволяют выявить и классифицировать риски, определить вероятность их наступления, сформировать рекомендации по их минимизации. Помимо расширения аналитических возможностей, ИИ широко используется для автоматизации рутинных операций – от поиска ошибок и несоответствий в документах до формирования отчетности по множественным параметрам. Чат-боты позволяют организовать коммуникацию с клиентами, скомпилировать для работников базу знаний и обучающие курсы, информировать партнеров о наступлении сроков выполнения обязательств по договорам и т.п. Алгоритмы ИИ оптимизируют логистические цепочки, рассчитывая наиболее короткие и простые маршруты, прогнозируя загрузку складов и определяя достаточные объемы поставок.
Специализированные решения 1С для сельскохозяйственной отрасли
Для сельскохозяйственной отрасли в линейке 1С предусмотрено несколько специализированных решений. Программы рассчитаны на предприятия любого масштаба и различаются набором функционала.
Наиболее комплексное решение – это «1С:Предприятие 8. ERP Агропромышленный комплекс» для автоматизации всех процессов растениеводства и животноводства. С его помощью осуществляется планирование размещения культур, формирование технологических карт, расчет себестоимости, плановых затрат и обеспеченности ресурсами. Предусмотрен широкий набор инструментов для план-фактного анализа сроков проведения посевных и других работ, их объемов, постатейных затрат на реализацию работ.
Также система «1С:ERP АПК» позволяет автоматизировать производственный учет в растениеводстве, в том числе анализ урожайности полей на базе средних и плановых показателей. Ведется история севооборота по полям с возможностью поддержки выращивания нескольких культур на одном поле одновременно. Производится подробный учет выполненных работ в удобной для восприятия форме – диаграмме Ганта, реализована возможность гибкого расчета размера оплаты труда персонала в процентном соотношении по настроенным формулам и алгоритмам.
Для оптимизации размещения сельхозкультур используются агроэкологические паспорта и агрохимические характеристики полей. Поддерживается функционал для выбора культур, расчета доз органических удобрений, потребности в минеральных удобрениях для достижения целевой урожайности. Алгоритмы позволяют проанализировать, на каком поле оптимальнее всего разместить ту или иную культуру, исходя из данных прошлых лет и таких агроэкологических факторов, как тип почвы, литологии, гидрологии, содержание питательных элементов и др.
Реализована интеграция с системами мониторинга транспорта и сельскохозяйственной техники, что позволяет, в частности, выявлять недостаточно качественно обработанные места. Механизм агромониторинга дает возможность получать по каждому полю и визуализировать информацию о динамике изменения вегетационных индексов по поглощению и отражению растениями лучей красной и ближней инфракрасной зоны спектра на основе спутниковых снимков. На основании значений индексов производится оценка развития культур, засоренности полей, качества посевных работ, зарождения очагов инфекций или появления вредителей, а также определение оптимального порядка уборки полей.
В «1С:ERP АПК» предусмотрена возможность автоматического получения и визуализации данных о динамике изменения множества среднедневных погодных показателей: температуры, облачности, скорости ветра, давления, атмосферной влажности, температуры почвы на уровне земли и на глубине 10 см, влажности почвы, УФ индексе. Анализ изменения всех показателей производится динамически в течение дня.
Помимо этого, «1С:ERP АПК» позволяет вести учет и подготавливать всю необходимую отчетность агропромышленного комплекса, обеспечивает автоматизацию типовых бизнес-процессов, а для оперативной работы непосредственно в поле или из любой другой точки предусмотрено приложение «Мобильный агроном».
Кроме «1С:ERP АПК», в линейке продукции 1С для сельскохозяйственной деятельности есть решения для автоматизации птицеводческих и мясоперерабатывающих предприятий, производства КРС, молокозавода и т.д. Существует специализированная конфигурация «1С:Бухгалтерия сельскохозяйственного предприятия» для ведения бухгалтерского и налогового учета в любой системе налогообложения, включая подготовку регламентированной и специализированной отчетности.
Применение AI-систем в оценке эффективности сельскохозяйственных мероприятий
Еще одним из перспективных направлений применения ИИ в сельском хозяйстве является оценка эффективности проводимых мероприятий. Для этого используются большие объемы данных, затрагивающие все аспекты сельскохозяйственных мероприятий, и инструменты для анализа и формирования отчетности. Отчеты позволяют видеть полную и актуальную картину деятельности предприятия, на ее основании осуществлять контроль и своевременно принимать верные управленческие решения.
Методы оценки эффективности агрономических мер с использованием аналитических инструментов
Анализ эффективности сельскохозяйственных мероприятий производится с помощью различных концепций, наиболее распространенными из которых являются следующие:
- Метод сравнительного анализа. Сравнению подлежат плановые и фактические данные по объему урожая и реализованной продукции, полученной прибыли, площадям посева и т.п. Разновидностями этого метода являются сравнения с прошлым периодом, среднерыночными результатами, различными нормами и т.п.
- Анализ финансовых показателей. Среди них – период окупаемости, валовая прибыль, прибыль на единицу площади, размер производственных затрат, коэффициент окупаемости инвестиций и другие показатели.
- Анализ отклонений. В основе этого метода также лежит план-фактный анализ, но его результаты интерпретируются в контексте выявления слабых мест в процессе выращивания культур и производства продукции, их анализа и внесения необходимых корректировок.
Также могут использоваться такие аналитические методы, как прогнозирование трендов, структурный анализ доходов и расходов, факторный анализ и другие. Анализ позволяет выявить закономерности и тенденции и определить неосвоенный потенциал повышения эффективности работ.
Использование AI-предсказаний для планирования сева и управления ресурсами
Рассмотрим несколько примеров использования ИИ-технологий в сельском хозяйстве.
Такая область ИИ, как компьютерное зрение, помогает с высокой точностью определить наличие заболеваний растений на начальной стадии, когда признаки недостаточны для идентификации человеческим глазом. Это позволяет своевременно принять меры и не допустить массового распространения заболевания, сохранив большую часть растений. Компьютерное зрение можно настроить таким образом, чтобы при сборе урожая происходил отбор только зрелых плодов. Также оно может выявлять сорняки и не позволяет перепутать их с проростками культур.
Методики прогнозирования погоды способствуют тому, чтобы посев не производился раньше времени: если высока вероятность заморозков или затяжных осадков, имеет смысл отложить начало работ. ИИ может управлять техникой и параметрами функционирования теплиц, формируя наилучшие условия для выращивания растений. По подобному принципу производится оптимизация расходования удобрений, воды для орошения, семян и прочих ресурсов.
Преимущества и недостатки использования AI в сельском хозяйстве
Как и в любой сфере деятельности, особенно инновационной и развивающейся буквально с каждым днем, в применении ИИ для сельскохозяйственных процессов есть свои плюсы и минусы. Наличие недостатков не означает, что от современных технологий нужно отказаться и забыть о них – для поддержания конкурентоспособности предприятия их использование неизбежно, если не сейчас, то через несколько лет. Важно учесть различные нюансы и риски, внедрять новые инструменты поэтапно, регулярно осуществлять контроль ИИ-моделей.
Преимущества: повышение точности прогнозов, оптимизация использованных ресурсов, сокращение затрат
Перечислим ключевые преимущества применения технологий ИИ, машинного обучения и предиктивной аналитики в сельском хозяйстве:
- Сбор данных из многочисленных источников, приведение их к единому формату представления, формирование на их основе прогнозов и аналитики.
- Составление детализированных карт состояния посевов на основе сканирования полей.
- Оперативное выявление болезней, вредителей, распространения сорняков и других угроз.
- Расчет необходимого количества воды, удобрений и других ресурсов для получения максимального урожая.
- Достижение высокой точности прогнозирования различных параметров: оптимального времени для посева, объема полученного при выполнении тех или иных условий урожая, угроз и рисков.
- Поддержание оптимального уровня температуры, влажности и других параметров воздуха и емкости грунта в теплицах.
- Прогнозирование спроса, определение потребностей рынка в различных видах продукции.
- Осуществление сортировки, классификации и калибровки плодов при сборе урожая.
В конечном счете использование AI-технологий направлено на увеличение удобства и скорости выполнения сельскохозяйственных работ, сокращение производственных затрат и повышение прибыли от реализации продукции.
Недостатки: необходимость в высококачественных данных, стоимость внедрения AI-технологий
Несмотря на многочисленные преимущества, использование ИИ в сельском хозяйстве имеет определенные нюансы и сложности. Одна из них связана с человеческим фактором – сельскохозяйственная область считается достаточно консервативной. Многие работники скептически относятся к инновационным технологиям, предпочитают работать по-старинке, так, как привыкли за годы. Нужно либо переучивать имеющиеся кадры, делая акцент на их пользе от внедрения ИИ, либо привлекать квалифицированных специалистов, умеющих работать с ИИ или готовых оперативно обучиться.
Еще одной проблемой может стать необходимость контроля чистоты данных, поступающих на вход ИИ. Важно, чтобы качество данных было высоким, иначе прогнозирование и анализ теряют свой смысл. Для очистки и фильтрации данных используются специальные инструменты, но их внедрение и освоение требуют финансовых затрат и времени. Заметим, что стоимость внедрения AI-технологий достаточно велика, однако при их грамотном использовании инвестиции в цифровизацию сельского хозяйства окупаются в обозримые сроки.
Будущее AI в сельском хозяйстве
В ближайшем будущем ИИ будет определять новые возможности в развитии сельского хозяйства, позволяющие снизить затраты, повысить производительность, уровень безопасности производства и качество продукции. Курс на цифровизацию отрасли поддерживается на государственном уровне: с 2021 года в России в рамках национальной инициативы «Цифровая экономика» реализуется федеральный проект, координирующий вопросы внедрения ИИ в промышленности. Он содержит комплекс мер, направленных на поддержку новых научных исследований, финансирование решений в области искусственного интеллекта, увеличение кадрового потенциала.
Тенденции развития AI-технологий и аналитических инструментов
На российском рынке представлено несколько систем бизнес-аналитики, использующих преимущества AI-технологий. Расскажем о них на примере двух хорошо зарекомендовавших себя решений: Visiology и PIX BI.
Visiology и PIX BI – корпоративные BI-платформы, в которых реализованы возможности для работы бизнес-пользователей, аналитиков и ИТ-специалистов. В BI-решениях действуют принципы self-service: пользователь может самостоятельно управлять контентом, строить статические отчеты, добавлять виджеты и данные, тиражировать их на весь проект. AI-технологии позволяют собирать данные из различных источников, обрабатывать их и помещать в централизованное хранилище. Затем система осуществляет анализ данных для выявления взаимосвязей между явлениями, сценарную оценку последствий принимаемых решений, оценку рисков и степени влияния факторов на исследуемые процессы.
По результатам анализа выполняется прогнозирование и формирование факторных моделей, построение наглядных аналитических BI-дашбордов и регламентной отчетности. Поддержка различных вариантов визуализации дает возможность изучить аналитические данные с высокой степенью детализации и в разных разрезах.
Также ожидается еще более интенсивное внедрение ИИ в системы на базе 1С: в ближайшем будущем с большой вероятностью ИИ станет частью ядра 1С. Встроенные механизмы анализа и прогнозирования позволят на лету отслеживать отклонения от заданных показателей, сигнализировать о возможных рисках, давать рекомендации по их предотвращению и экономии средств. Будет накапливаться большая база знаний для анализа, благодаря чему качество данных и точность прогнозирования станут возрастать. Станет расширяться и область применения цифровых роботов – им можно будет поручать не только рутинные задачи, но и более сложные операции.
Перспективы автоматизации и интеграции с IoT для более точного прогнозирования урожайности
IoT, или интернет-вещей, представлен в сельском хозяйстве в виде разнообразных датчиков, роботов, дронов, комплексов для маркировки готовой продукции. В перспективе благодаря им и получаемым с их помощью данным могут появиться полностью автономные фермы, где всеми процессами будет управлять искусственный интеллект. Датчики будут фиксировать данные о состоянии почвы и атмосферы по множеству параметров на всех участках поля. Дроны обеспечат сканирование и мониторинг территории, выявляя опасности, передавая все эти данные ИИ в режиме реального времени. На их основании ИИ сформирует подробные карты состояния посевов, рекомендации по объему орошения и удобрения почвы, устранению угроз, оптимизации сельхозработ.
Для маркировки готовой продукции используются программно-аппаратные комплексы – например, БИТ.IIoT. В его состав входит оборудование для автоматического нанесения маркировки, сериализации, агрегации и отбраковки на линии производства.
БИТ.IIoT – это комплексное решение, позволяющее подобрать и настроить наиболее подходящее оборудование для маркировки и автоматизировать весь жизненный цикл работы склада готовой продукции.
Заключение
Использование ИИ для прогнозирования урожайности, оптимизации использования ресурсов, предсказания потенциальных угроз – это инструмент, уже сейчас доступный и многоотраслевым холдингам АПК, и небольшим фермерским хозяйствам. ИИ позволяет снизить издержки и увеличить прибыль за счет оптимизации сельскохозяйственных процессов без нагрузки на человеческий ресурс – только за счет цифровизации. Да, приобретение «умных» устройств и систем, поддерживающих ИИ-технологии, требует финансовых вложений, но они оправданы: тенденция на использование ИИ в сельском хозяйстве только набирает обороты и у вас есть возможность получить серьезные конкурентные преимущества, первыми определить и занять новые ниши.
ИИ позволяет определить тренды, анализировать огромные объемы данных, строить достоверные прогнозы на их основе, проверять их реализацию и вносить корректировки. Искусственный интеллект сейчас может дать мощный новый старт экономическому развитию сельскохозяйственной отрасли, укрепить позиции предприятия на рынке и предоставить возможности как для роста прибыли, так и для масштабирования в рамках региона или всей страны.
