Microsoft надеется, что ее алгоритмы помогут фермерам и планете

Вы не можете съесть алгоритм, но данные все же могут быть полезны, когда речь идет о производстве продуктов питания. Вот как.

Отредактировано 2023-25-06
Мужчина стоящий в поле сажает беспилотник в кузов пикапаАлгоритмы проекта FarmVibes анализируют снимки с беспилотников и создают карты фермы Нельсона в попытке максимизировать эффективность.

Можно ли накормить людей во всем мире, не разрушив при этом планету? Среди многих ученых, организаций, компаний и фермеров, работающих над этой проблемой, есть и Microsoft. Вчера технологический гигант выложил в открытый доступ то, что он называет набором инструментов для фермы будущего. Это набор алгоритмов, предназначенных для повышения урожайности продуктов питания при одновременном снижении затрат и воздействия на окружающую среду.

"Почвы не становятся богаче", - говорит Ранвир Чандра, который в 2014 году основал подразделение Microsoft по изучению сельского хозяйства. "Уровень воды снижается, а тут еще и изменение климата. Как заставить мир выращивать более питательные продукты устойчивым способом? Одним из наиболее перспективных подходов является сельское хозяйство, управляемое данными".

Сельское хозяйство является пятым по величине источником парниковых газов в мире, на него приходится более 11% годовых выбросов. Тем не менее, оно является неотъемлемой частью выживания человечества и находится в опасности из-за связанных с изменением климата экстремальных погодных явлений, таких как засуха.

Вдохновленные этим затруднительным положением, специалисты Microsoft Research восемь лет назад основали свое подразделение сельскохозяйственных исследований с целью создания "улучшающих фермеров" технологий, таких как недавно выпущенный FarmVibes.AI. Внутри FarmVibes.AI находится пакет алгоритмов, призванных помочь таким фермерам, как фермер из Вашингтона и инженер-программист Эндрю Нельсон, повысить точность планирования, посадки, сбора и распределения урожая. Исследовательская группа Microsoft Research с 2017 года тестирует Project FarmVibes на ферме Нельсона площадью 7500 акров, где этой весной он сэкономил 35% только на одном гербициде. С помощью Microsoft и своих знаний в области информатики Нельсон летал на беспилотниках и устанавливал датчики на земле, выполняя алгоритмы Project FarmVibes. Вместе эти инструменты позволили ему создать карты для стратегического распыления гербицидов и определить идеальную глубину залегания семян для посадки. Теперь некоторые из этих алгоритмов становятся открытыми, то есть любой желающий может скачать их, распространить и отредактировать для собственного использования.

Плодородная почва

FarmVibes.AI - это только первый из нескольких релизов программного обеспечения Project FarmVibes, запланированных с целью повышения точности и производительности в сельском хозяйстве. Первый выпуск включает в себя четыре основных компонента пакета FarmVibes.AI. Один из компонентов, Async Fusion, использует наземные датчики, а также снимки с беспилотников и спутников для создания карт распределения питательных веществ и влаги на выбранном участке земли, предоставляя фермерам информацию о том, где следует размещать удобрения и семена, тем самым снижая перекорм и потери.

Есть еще SpaceEye, еще одна программа с открытым исходным кодом FarmVibes.AI, анонсированная Microsoft в декабре 2021 года, которая может в цифровом виде удалять облака со спутниковых снимков и позволять фермерам определять места произрастания сорняков, чтобы точнее применять гербициды. "SpaceEye делает радарные снимки, и сигналы проходят через облака", - говорит Чандра, показывая ранее скрытую под ними землю. "Затем мы используем другую разработанную нами схему ИИ под названием GANs с частичным наблюдением, и начинаем предсказывать, какое изображение находится под облаками", - добавляет Чандра.

Другой инструмент FarmVibes.AI, DeepMC, предоставляет фермерам гиперлокализованные климатические прогнозы, собирая информацию о температуре, давлении, влажности, радиации, осадках, ветре и многом другом из распределенной сети датчиков и прогнозные данные с местных станций. Эти прогнозы микроклимата позволяют фермерам настраивать свои посадки и время в соответствии с условиями, характерными для их хозяйства.

"Для некоторых наших химикатов, если вы применяете их, а потом наступают заморозки, вы теряете 40 процентов урожая", - говорит Нельсон. "Проблема в том, что наши прогнозы погоды очень общие для данной местности, а у нас холмы. Иногда между вершиной и подножием холма может быть разница в 10-20 градусов, поэтому наличие локализованной системы DeepMC на уровне посевов имеет большое значение".

Улавливание углерода

Что касается устойчивости, то на сайте FarmVibes.AI есть аналитический инструмент "что если", который оценивает влияние сельского хозяйства на связывание углерода. В процессе фотосинтеза растения, включая культуры Нельсона, поглощают из воздуха двуокись углерода, парниковый газ. Затем растения накапливают этот углерод в своей биомассе, тем самым способствуя удалению углерода из атмосферы. Почва состоит из перегнивших растений, что делает ее крупнейшим наземным поглотителем углерода в мире. Если фермеры примут меры предосторожности с помощью таких методов, как консервативная обработка почвы, и минимально нарушат почву, они могут способствовать созданию благоприятных условий для поглощения углерода. С помощью инструмента "Что если" фермеры могут узнать, как условия на их ферме в сочетании с методами ведения сельского хозяйства могут наилучшим образом способствовать накоплению углерода. Это может создать дополнительный источник дохода для фермеров в виде углеродных кредитов, приносящих фермерам до 30 долларов за акр в год в популярном стартапе Indigo Ag.

Мужчина держит планшет с мультиспектральным изображением поля.Нельсон использует мультиспектральные изображения, чтобы увидеть растительность на своих полях, что позволяет ему более точно применять и ограничивать использование гербицидов. Дэн ДеЛонг для Microsoft

Но, конечно, не растения являются крупнейшими производителями парниковых газов в сельском хозяйстве, а животные - точнее, коровы. Хотя Microsoft не проводила столь масштабных испытаний на животных, Чандра говорит, что эти инструменты могут быть использованы для измерения выбросов от домашнего скота. "Подобно тому, как Эндрю летает на беспилотнике для измерения нагрузки на урожай, мы летали на беспилотниках над коровами на пастбище. Вы могли видеть, как они двигаются, как они какают", - говорит Чандра.

Хотя технология пока не предназначена для непосредственного использования фермерами, если только вы не инженер-программист, как Нельсон, тот факт, что она теперь с открытым исходным кодом, дает возможность партнерам Microsoft, таким как Land O' Lakes и Министерство сельского хозяйства США, создавать продукты с этими алгоритмами и выпускать их для фермеров, сказал Чандра.

Выпуск FarmVibes.AI произошел вскоре после того, как компания John Deere объявила о планах по выводу на рынок новых автономных тракторов. Компания John Deere заявила, что создаст полностью автономную сельскохозяйственную систему к 2030 году. Эта разработка соответствует тому, куда Microsoft направляет свои сельскохозяйственные проекты. "У нас есть партнеры, которые работают в сфере автономных тракторов", - говорит Чандра. "Мы ожидаем, что наши инструменты точного земледелия смогут работать с тракторами. Думаю, проблема в том, как сделать это в еще более микромасштабе? И это то, что мы сейчас рассматриваем".

В конечном итоге успех FarmVibes заключается в его способности объединить существующие инструменты, которые раньше работали отдельно друг от друга или были трудно накладываемыми, говорит Нельсон. Теперь Нельсон может за 18 минут создать карту, где он должен опрыскать свое поле. Раньше на это уходили дни. "Это определенно шаг вперед", - говорит он.

Поправка от 7 октября: Эта статья была обновлена, чтобы уточнить, что в 2014 году началось именно сельскохозяйственное подразделение Microsoft, а не проект FarmVibes. Кроме того, в статье уточняется, что Нельсон теперь может составить карту своего поля за 18 минут, а не опрыскать их за это время.