На обширных сельскохозяйственных угодьях Южной Каролины среди очень плотных рядов высокопитательных культур обычный сорго перемещается интересный автономный робот, предназначенный для мониторинга состояния растений. Устройство осуществляет быстрое сканирование стеблей, их фотофиксацию и идентификацию различных заболеваний с помощью специализированных алгоритмов распознавания. Применение лазерного дальномера позволяет машине определять высоту и объем биомассы, а манипулятор со встроенным зондом обеспечивает высокоточное измерение толщины оболочки растений. Данный робот является частью инициативы FarmView — междисциплинарного проекта по внедрению передовых технологий в аграрный сектор. Реализация подобных инноваций критически важна в контексте прогнозов Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН, согласно которым для обеспечения растущего населения планеты необходимо увеличить объемы производства продуктов питания на 70% в течение ближайших 40 лет.

И хотя изменения климата поспособствуют увеличению урожая в некоторых регионах, они же принесут и новые трудности на пути обильного выращивания здоровых зерновых культур.

Если мы хотим удовлетворить такой спрос, нам необходимо повысить эффективность сельского хозяйства с точки зрения ресурсов и времени. Неудивительно, что сельхозисследователи обращаются к любым вспомогательным технологиям. К примеру, упомянутый робот для сорго использует технологии навигации, разработанные для робомобилей, и военные датчики.

«В США в последнее время мы тратим много денег на военные расходы», – говорит Джордж Кантор, руководитель проекта FarmView в университете Карнеги-Мэлон. «Алгоритмы, занимающиеся распознаванием лиц для отслеживания людей в аэропортах и прочих местах, становятся алгоритмами для распознавания виноградных гроздей. Если разобраться, можно увидеть, что мы, инвестируя в технологические разработки, используем все эти инструменты в сельском хозяйстве».

Протыкающий сорго робот использует технологии в области выращивания злаков. Обычно фермеры комбинируют различные сорта злаков (к примеру, одного только сорго существует 40 000 разновидностей) для создания новых, которые необходимо выращивать и проверять. Это позволяет выводить новые версии злаков, более устойчивых к болезням, засухе, или выдающим больше урожая. Это длительный и сложный процесс – необходимо отслеживать все эти новые сорта, их рост, их свойства. Но если заставить заниматься этим робота, то, по словам Кантора, процесс многократно ускоряется.

Робот хватает стебель сорго

Кантор с командой сосредоточились на сорго не как на продукте питания (хотя этот богатый белком злак популярен в некоторых частях Африки и Индии), но как на потенциальном биотопливе. Кантор говорит, что сейчас с гектара сорго даёт 10-15 тонн биомассы, но они надеются путём скрещивания увеличить эту цифру.

«Наша цель гарантированно давать по 20 тонн с гектара, и если у нас это получится, тогда сорго станет экономически выгодным биотопливом», – сказал Кантор.

Это будет благом не только для попыток уменьшить использование ископаемого топлива – а проект с сорго финансирует Министерство энергетики США – но и для тех областей страны, где почва недостаточно богата для выращивания других злаков. Прелесть сорго в том, что он может расти практически где угодно.

Но у FarmView есть несколько проектов, адаптирующих технологии, взятые из других областей и перерабатывающих их на пользу фермеров. Кантор рассказал о другом проекте, использующем систему компьютерного зрения для подсчёта количества ягод и листьев винограда.

Если у лозы мало листьев, то качество винограда будет низким, а если слишком много – то ягоды не получат достаточно воды, поэтому фермерам крайне важно знать их точное количество – это определяет, когда и как много нужно поливать растение. Используя систему компьютерного зрения, фермер, проезжая по полю, может получить все эти данные и принять подкреплённое расчётами решение.

Исследование применения новых технологий в фермерском деле – идея не новая, но кооперативная программа FarmView запущена относительно недавно, и она собирает вместе самых разных исследователей в попытках решить основные проблемы с обеспечением людей едой.

«Именно идея переноса технологии в поля для решения проблем реального мира вдохновляет всех участников нашего проекта, – сказал мне Кантор. – Именно она вдохновляет и меня».

Системы машинного зрения для контроля виноградников: технологии будущего в винодельческом настоящем

Виноградарство — одна из самых древних и романтичных отраслей сельского хозяйства. Однако за красотой лоз и ароматом спелых ягод скрывается кропотливый труд, требующий точности, постоянного наблюдения и быстрой реакции на изменения. Сегодня технологии приходят на помощь виноградарям, и одной из самых перспективных разработок стала система машинного зрения — «глаза» для умных виноградников.

Что такое машинное зрение в сельском хозяйстве?

Машинное зрение — это способность компьютерных систем анализировать изображения, распознавать объекты и принимать решения на основе визуальных данных. В виноградниках такие системы используются для мониторинга состояния растений, оценки урожайности, обнаружения болезней и вредителей, а также оптимизации ухода за лозой.

Как работают современные системы?

Современные системы машинного зрения для виноградников включают в себя:

• Беспилотные летательные аппараты (дроны) с мультиспектральными и тепловизионными камерами;
• Наземные роботы на колёсном или гусеничном ходу, оснащённые высокоточными камерами;
• Стационарные камеры, установленные вдоль рядов лоз;
• Спутниковые снимки с высоким разрешением;
• Программное обеспечение на основе ИИ, которое обрабатывает изображения и выдаёт аналитику.

Основные задачи, которые решают такие системы

1. Диагностика здоровья растений

Системы анализируют цвет листьев, их форму и текстуру, чтобы выявить признаки стресса, недостатка влаги или питательных веществ. Например, хлороз (желтизна листьев) или милдью (ложная мучнистая роса) можно обнаружить на ранней стадии, ещё до того, как болезнь охватит весь куст.

2. Оценка зрелости винограда

С помощью ИИ можно определять степень сахаристости (Brix) и кислотности ягод по их цвету и размеру. Это помогает выбрать оптимальное время для сбора урожая, что особенно важно для производства качественного вина.

3. Подсчёт кистей и прогноз урожайности

Алгоритмы машинного обучения способны подсчитывать количество кистей на каждом кусте и оценивать их размер. Это позволяет с высокой точностью прогнозировать объём будущего урожая и планировать логистику.

4. Контроль за обрезкой и формированием кустов

Некоторые системы анализируют форму кроны и предлагают рекомендации по обрезке. Это помогает поддерживать оптимальную вентиляцию и освещённость, что снижает риск заболеваний.

5. Обнаружение вредителей

С помощью камер и нейросетей можно распознавать насекомых, таких как виноградная листовёртка или филлоксера, и отслеживать их распространение. Это позволяет проводить целенаправленную обработку, а не опрыскивать весь виноградник.

Примеры реальных решений

• VineScout (Европа) — наземный робот, разработанный в рамках проекта ЕС, который движется между рядами и собирает данные о влажности почвы, температуре и состоянии листьев.
• Pix4Dfields — программа для анализа дроновых снимков, которая строит мультизональные карты виноградника и выделяет проблемные зоны.
• Taranis (Израиль) — платформа, использующая ИИ и спутниковые снимки для детального анализа полей с точностью до одного растения.
• AgriEye (Франция) — французская система, специализирующаяся на виноградарстве, которая помогает виноделам принимать решения на основе визуального анализа.

Преимущества внедрения

• Снижение затрат на труд — меньше нужно ручного осмотра.
• Экономия ресурсов — точное внесение воды, удобрений и средств защиты.
• Повышение качества вина — за счёт оптимального времени сбора и здоровых лоз.
• Экологичность — меньше химикатов, больше точности.

Будущее за интеграцией

Современные системы уже не просто показывают картинку — они понимают, что видят. В будущем ожидается интеграция машинного зрения с роботизированными системами сбора урожая, автономными опрыскивателями и умными системами полива. Такие «умные виноградники» смогут функционировать почти без участия человека.

Заключение

Машинное зрение превращает виноградарство из ремесла в высокотехнологичную отрасль. Технологии позволяют не только экономить, но и создавать вина более высокого качества, сохраняя при этом экологическое равновесие. Уже сегодня в Краснодарском крае, где вы находитесь, начинают появляться пилотные проекты с использованием дронов и ИИ — возможно, именно здесь вскоре появится один из самых «умных» виноградников России.

Технологии не заменяют страсть винодела к своему делу — они просто помогают ей раскрыться в полной мере.