Перейти к основному содержанию
Прямой эфир

Полевая модель: как цифровой двойник повысит урожайность

Ученые с помощью передвижной лаборатории собирают данные для прогноза посевов
0
Озвучить текст
Выделить главное
вкл
выкл

Плодородность почв и урожайность можно повысить с помощью технологии цифровых двойников. Российские ученые разработали программно-технический комплекс, который позволяет планировать посевы и посадки различных культур с учетом климатических условий и других внешних факторов с высокой точностью. Исследователи уверены, что цифровое решение поможет не только увеличить прибыль агрокомплексов и ферм по всей стране, но и улучшить общее состояние пригодных для сельского хозяйства земель, что стратегически важно для России.

Агроном в компьютере

Чтобы злаки, зерно, фрукты, овощи и другие культуры приносили фермам и крупным компаниям доход, а не убытки, необходимы точные расчеты. В сельскохозяйственных науках есть специальный раздел — агротехника, который был создан для изучения приемов выращивания различных растений. Эти технологии ученые разрабатывают для максимального повышения показателей урожайности и минимизации затрат на содержание самого сельхозобъекта. Грамотное применение агротехники — залог для предупреждения эрозийных процессов в почве, правильного содержания посевного материала и корректного ухода за растениями. Однако в России этот процесс не поставлен на поток. Агрономы и фермеры зачастую делают измерения на глаз, а сами технологии не изменились со времен советских колхозов.

Для модернизации отрасли ученые создали экспертную систему, которая сделает работу агрономов эффективнее и повысит урожайность ферм и агрокомплексов. Как пояснил «Известиям» автор программы руководитель группы научных вычислений Сколковского института науки и технологий (Сколтех) Иван Оселедец, по сути, это цифровой двойник (математическая модель, в точности описывающая объект) поля или сельхозугодья.

— Такая модель содержит набор переменных. В первую очередь это факторы, влияющие на урожайность. Мы исследуем информацию о растениях, например объем сухой массы. Также программа учитывает влажность, температуру, содержание в почве азота, углерода, калия, фосфора и других элементов, — пояснил Иван Оселедец. — Для этих связанных переменных мы пишем систему уравнений, на основании которых составляем вероятностный прогноз.

Такой «цифровой агроном» позволяет распланировать, какие культуры и когда сажать, сколько вносить удобрений, как изменить кислотный состав почв и так далее. Сотрудники института сами собирают данные о состоянии почв на местах — для этого у них имеется переоборудованный в лабораторию «КамАЗ». Есть и большая стационарная лаборатория, в которой исследуют биохимические показатели почв. Также ученые составляют карту рельефа местности с помощью дрона. Анализируют данные об урожайности и характеристиках почв прошлых лет, собранные агрономами. Потом, сопоставляя всю эту информацию с метеорологическими данными, они получают достоверный прогноз относительно того, когда какую культуру лучше сажать.

Точность и расчет

Разработчики отмечают, что сервис работает точнее человека. Дело в том, что зачастую работники сельскохозяйственной отрасли делают необходимые замеры и прогнозы на глаз.

Еще одна проблема — все записи в сельскохозяйственной отрасли до сих пор производят вручную, их вносят в амбарные книги. Такие данные невозможно хранить, их массив нельзя проанализировать, поэтому прогнозы так неточны. Как пояснили в Сколтехе, новый подход, основанный на создании цифровых двойников сельхозугодий, позволяет производителям увеличить прибыль на десятки процентов.

— Причем можно увеличить не только урожайность на один сезон, а наладить эффективное сельхозпроизводство на долгие годы, что при обычной экспертизе агронома сделать просто невозможно, — отметил Иван Оселедец.

Создание цифровых двойников и моделирование с их помощью различных процессов и явлений — актуальный тренд, уверен декан факультета компьютерных технологий и информатики СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Иван Холод. Технология позволяет существенно сэкономить затраты на проведение исследований, так как не требует множества сложных экспериментов и дорогостоящего оборудования.

— Однако у этих моделей есть проблема — точность математического описания, — пояснил эксперт. — Если авторам удалось его добиться, то созданные «цифровые агрономы» имеют большие перспективы и позволят за короткий срок существенно продвинуть исследования в сельскохозяйственной области, тем самым добившись повышения урожайности.

Традиционно цифровые двойники применяются для промышленных объектов, структура и свойства которых определяются технической документацией, пояснил директор Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО (вуз — участник проекта «5-100») Александр Бухановский. А вот с полями и сельхозугодьями могут возникнуть проблемы.

— Для систем реального мира задача создания цифрового двойника обременена высокой степенью неопределенности и изменчивости внешней среды. Внедрение таких двойников становится успешным лишь при регулярности сбора данных, — уверен ученый.

Программа, разработанная в Сколтехе, уже протестирована в Курской области: там ученые спрогнозировали посадки свеклы и получили хорошие результаты — предсказания «цифрового агронома» по поводу урожайности полностью оправдали себя. Аналогичный проект стартовал в Подмосковье на полях с картофелем. Разработчики уверены, что цифровое решение поможет не только увеличить прибыль агрокомплексов и ферм по всей стране, но и улучшить общее состояние пригодных для сельского хозяйства земель.

Читайте также
Прямой эфир