[Колонка эксперта] Завершение сельскохозяйственной AX — не в решениях ИИ, а в полевом исполнении…Ключ — связь сельхозтехники и данных

[Колонка эксперта] Ли Кван Ук, руководитель подразделения TF по продвижению сельскохозяйственной AX Daedong

Продвигая бизнес сельскохозяйственной AX(AI трансформации), чаще всего в поле мы слышим вопрос: «Так как же на самом деле изменится работа фермеров?». Даже если искусственный интеллект анализирует данные о почве и развитии растений и прогнозирует болезни, вредителей и урожайность, если фермеру снова приходится интерпретировать результаты, составлять рабочий план и приводить в движение сельхозтехнику и людей, изменения на местах неизбежно остаются ограниченными.

Фермерам нужен не сам результат анализа. Им нужно выполнить необходимую работу в нужное время, сократить трудозатраты и производственные расходы и получить стабильный урожай. Конкурентоспособность сельскохозяйственной AX также определяется не только точностью искусственного интеллекта, а тем, насколько надежно его решение связывается с реальными сельхозработами.
 

Мировое сельское хозяйство переходит от «анализа» к «исполнению»

Действия мировых компаний сельхозтехники также показывают это изменение. John Deere выстраивает структуру, в которой рабочие планы, сформированные в ‘Operations Center’, беспроводным способом передаются на сельхозтехнику, а рабочие данные, созданные в поле, снова возвращаются на платформу. ‘See & Spray’ с помощью камер и искусственного интеллекта различает культурные растения и сорняки, а затем выборочно распыляет гербицид, включая только форсунки в нужных точках. Это способ немедленно преобразовать результаты анализа в работу оборудования.

Kubota также собирает данные, полученные с сельхозтехники, в системе управления фермой, визуализирует состояние работ и использует их для внесения удобрений и управления водой. Цель — связать это с автономной и беспилотной сельхозтехникой, чтобы реализовать точное земледелие, в котором повторяются планирование и исполнение, анализ результатов и улучшение. Kubota описывает это как основанное на данных «сельское хозяйство типа PDCA». 

Эти примеры показывают, что глобальная конкуренция в агротехнологиях выходит за пределы автоматизации отдельных сельхозмашин и движется к объединению данных, искусственного интеллекта и сельхозтехники в единую операционную систему.

Разрыв, который остается между анализом и работой

До сих пор умное сельское хозяйство прилагало много усилий к распространению датчиков и оборудования и сбору данных. В результате объем информации, которую фермер может проверить, значительно вырос, но то, в какие работы преобразовать результаты анализа и как распределить необходимую технику и рабочую силу, все еще остается задачей.

Данные о почве и росте хранятся в разных системах, а сельхозтехника и рабочие агрегаты также работают по-разному. Даже если решение точного земледелия предлагает хорошее предписание, бывают случаи, когда сельхозтехника не может работать в соответствии с ним. Центры оказания услуг по сельхозработам также часто принимают заявки по телефону и вручную корректируют графики, поэтому процесс работ и результаты не остаются в виде систематизированных данных.

Чтобы сократить этот разрыв, Daedong расширяет связь между тракторами и агрегатами, внедряя тракторы и умные рабочие агрегаты, использующие ISOBUS — международный стандарт связи для сельхозтехники. При использовании ISOBUS трактор и агрегат могут обмениваться рабочими командами и данными в единой системе связи. Карты предписаний можно передавать на тракторы и агрегаты, чтобы регулировать нормы высева и внесения удобрений по местоположению, а затем снова собирать данные, такие как место работы, площадь, и объемы внесения.

Если объединить собранные рабочие данные с данными о почве и развитии растений, можно проверить точность предписаний и эффективность сельхозработ. Чем больше повторно анализируются объемы внесения и результаты по условиям почвы и роста, тем более точными становятся предписания для следующих сельхозработ. Тракторы ISOBUS и умные агрегаты являются связующим звеном, которое выполняет предписания точного земледелия и возвращает результаты обратно в виде данных.

Какой бы высокой ни была эффективность отдельных технологий, если этот разрыв не устранен, фермеру трудно почувствовать эффект. Следующая задача сельскохозяйственного AI — не показывать больше информации, а связать полученные данные с сельхозработами и улучшать следующие работы на основе результатов.
 

Нужна операционная система, которая приводит поле в движение

Сельскохозяйственная AX отличается от простого перевода существующих сельхозработ в цифровой формат. Данные собираются с сельхозтехники, роботов, дронов и объектов; искусственный интеллект принимает решения, необходимые для посева и внесения удобрений, защиты растений и уборки; а AI сельхозтехника, умные агрегаты, и сельскохозяйственные роботы их выполняют. Результаты работ снова накапливаются как данные и улучшают следующие решения.

Именно поэтому Daedong стремится соединить AI тракторы, решения точного земледелия, дроны, умные агрегаты и сельскохозяйственных роботов в единый процесс сельхозработ. Однако одной лишь связью оборудования и решений сельскохозяйственная AX не завершается. Нужен операционный субъект, который принимает запросы хозяйств, составляет рабочие планы с учетом участков и погодных условий и распределяет технику и людей.

Если существующее выполнение сельхозработ на заказ заключалось в том, чтобы по запросу хозяйства выполнять вспашку, посев, защиту растений и уборку, то в будущем оно должно развиться в сервис операционного управления сельскохозяйственным производством, который на основе данных управляет всем — от планирования работ до диспетчеризации, контроля, и результатов. Это структура, связывающая заявки хозяйств, рабочие планы, распределение техники·и людей, ход работ и отчеты о результатах на одной платформе.

Если региональные сельскохозяйственные кооперативы, агропредприятия, и центры оказания услуг по сельхозработам будут использовать решения точного земледелия, передовую сельхозтехнику, и операционные платформы, такой переход возможен. Это также способ повысить доступность технологий для малых и средних фермеров, которым трудно напрямую покупать дорогостоящую AI сельхозтехнику и сельскохозяйственных роботов. Потому что региональные исполнительные организации могут совместно эксплуатировать оборудование и решения, а хозяйства — пользоваться необходимыми работами как услугой.

Ценность сельскохозяйственной AX должна быть доказана в поле

Национальная платформа сельскохозяйственной AX также должна выйти за рамки сбора данных в одном месте и стать основой, связывающей решения искусственного интеллекта с реальными сельхозработами. Государство должно подготовить стандарты и демонстрационную базу, чтобы данные, сельхозтехника, и платформы могли взаимодействовать. Компании должны создавать интегрированные решения, в которых аппаратное и программное обеспечение совместно работают в процессе сельхозработ, а региональные исполнительные организации должны превращать их в сервисы, которыми могут пользоваться фермеры.

Цель сельскохозяйственной AX — не производить больше информации. Она состоит в том, чтобы фермеры могли выполнять необходимые работы в нужное время, снижать производственные расходы и трудовую нагрузку и вести хозяйство стабильно.

Технологии уже быстро развиваются. Теперь необходимо, чтобы институты открыли путь для того, чтобы разработанные технологии достаточно использовались и проверялись в аграрной практике и могли развиваться дальше. Когда укоренится структура, в которой решения искусственного интеллекта переходят в работу сельхозтехники и роботов, а результаты улучшают следующие решения, сельскохозяйственная AX наконец станет изменением на местах.

Конкурентоспособность передового сельского хозяйства определяется не только тем, кто первым разработал технологию. Она зависит от того, насколько быстро эта технология укоренится на местах и расширится в промышленную экосистему. Чтобы сельскохозяйственная AX Республики Корея обеспечила конкурентоспособность на мировом рынке, государство и промышленность должны вместе подготовить институциональную основу для распространения в поле. Сейчас именно то время.