В России при участии Microsoft создан умный робот, предназначенный для сбора урожая яблок. По словам разработчиков, он в несколько раз дешевле и «внимательнее» отечественных и зарубежных аналогов: его цена в семь раз ниже, а эффективность обнаружения плодов на фруктовом дереве достигает 97%.
Собирать урожай в российских садах будут роботы
Как стало известно CNews, Финансовый университет при Правительстве России и Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ (ФНАЦ ВИМ) разработали умного робота для сбора урожая яблок. Корпорация Microsoft выступила в роли технологического партнера, предоставив доступ к облаку Azure для ускоренного «обучения» машины.
По заявлению создателей, устройство превосходит отечественные и зарубежные конкурирующие разработки по показателям точности и эффективности работы. Продавать роботов планируют многократно дешевле иностранных аналогов.
Пилотные испытания разработки запланированы на весну 2021 г. В дальнейшем создатели намерены вывести продукт на рынки Европы, а также адаптировать его к сбору урожая других сельскохозяйственных культур.
По словам Игоря Смирнова, заведующего отделом интеллектуализации, автоматизации и роботизации сельскохозяйственного производства ФНАЦ ВИМ, садоводство на сегодняшний день остается одной из наименее цифровизированных отраслей сельского хозяйства. «Сбор урожая большинства плодовых культур обычно производится вручную с привлечением сезонных рабочих, занятых тяжелым физическим трудом, при этом до 40% плодов остаются несобранными», – говорит Смирнов.
Внедрение новинки с первого года позволит на 30% увеличить доходы хозяйств за счет сокращения недобора урожая, а также решить проблему нехватки человеческих ресурсов, считает специалист.
Как это работает
Отечественная новинка, как рассказали CNews ее создатели, предназначена для работы в интенсивных садах (в которых фруктовые деревья высажены с высокой плотностью) с высотой крон 1,5–2 м.
Робот собирает плоды, начиная с верхнего яруса, при помощи манипуляторов, оснащенных захватами. В среднем на убор одного плода, по оценке разработчиков, у робота уходит 10 секунд. Таким образом, за час одно такое устройство может собрать до 288 килограмм фруктов.
За разработку захватов в проекте отвечали специалисты отдела интеллектуализации, автоматизации и роботизации ФНАЦ ВИМ.
Функция поиска плодов на фруктовом дереве возложена на искусственный интеллект, в основе модели которого лежит нейросеть. Нейросетевой алгоритм машины, по данным разработчиков, может обнаруживать свыше 97% и обеспечивать сбор до 90% всех плодов на дереве. При этом доля ошибок системы, когда она принимает фоновый объект за яблоко, составляет 3,5%. Данные показатели, как утверждают создатели робота, значительно превышают эффективность иных роботов – сборщиков плодов: известные прототипы обнаруживают в среднем 85% плодов, а собирают 75%.
Уборка плодов осуществляется с помощью маниупулятора. Искусственный интеллект помогает распознавать плоды и степень их спелости
Нейросети, напомним, – это одно из направлений искусственного интеллекта, целью которого является моделирование аналитических механизмов, характерных для мозга человека. К задачам, которые обычно решаются с помощью нейросетей относятся классификация, предсказание и распознавание.
Разработкой нейросетевого алгоритма робота – сборщика яблок занималась научная группа департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета. «Повышение качества обнаружения плодов стало возможно благодаря использованию прогрессивных алгоритмов искусственного интеллекта, в частности, глубоких сверхточных нейронных сетей, которые сочетают в себе способности к распознаванию объектов по цвету, текстуре и форме», – рассказал Владимир Соловьев, руководитель департамента.
Для обучения нейросетей использовались облачные сервисы Microsoft Azure, по словам Соловьева, позволившие существенно ускорить процедуру, а также снизить стоимость разработки по сравнению с использованием локальных мощностей. «Облако не только сделало возможным реализацию этого проекта в принципе, но и помогло нам добиться впечатляющих результатов всего за полтора месяца», – отметил специалист.
Что дальше
Весной 2021 г. должны состояться пилотные испытания в крупных яблоневых садах России. В планах у создателей робота – вывод изделия на европейский рынок.
В будущем планируется разработать аналогичные алгоритмы для сбора урожая груш и томатов. Кроме того, рассматривается возможность использования устройства для мониторинга урожайности и распознавания основных болезней культур.
Цена робота, по словам его создателей, в среднем в семь раз ниже, чем у зарубежных аналогов. Окупаемость для европейских хозяйств составит около года. Российским садоводам обещают специальные ценовые предложения.
Цифровизация сельского хозяйства в России
По оценке индустриального директора радиоэлектронного кластера госкорпорации «Ростех» Сергея Сахненко, порядка 70% фермерских хозяйств США, Канады, Западной Европы используют умные технологии для сельского хозяйства. В России же спрос в этой сфере только формируется. В апреле 2020 г. «Ростех» и Минсельхоз России подписали соглашение о взаимодействии в области внедрения цифровых технологий в агропромышленном комплексе (АПК). В числе технологий «Ростеха», которые могут быть внедрены в российском АПК называются программные комплексы для управления фермами, роботизированные системы, беспилотная сельхозтехника, мониторинг объектов сельского хозяйства с помощью беспилотников, технологии точного земледелия на базе интернета вещей.
Помимо «Ростеха», цифровизацией АПК в России занимается, к примеру, компания Cognitive Pilot (входит в экосистему «Сбера»). С помощью разрабатываемой ею системы автономного управления сельскохозяйственной техникой Cognitive Agro Pilot с июня по октябрь 2020 г. в автономном режиме более 350 комбайнов обработали свыше 160 тыс. га площадей и собрали более 720 тыс. тонн урожая.
При помощи отечественных роботизированных технологий уборки урожая на базе искусственного интеллекта было собрано 590 тыс. тонн на 130 тыс. га зерновых культур (пшеница, соя, ячмень, овес, сорго, гречиха и пр.), а также порядка 130 тыс. тонн на 30 тыс. га рядковых и валковых культур (кукуруза, подсолнечник и пр.) в Калининградской, Калужской, Курской, Белгородской, Тамбовской, Пензенской, Ростовской, Томской, Курганской областях, Краснодарском, Красноярском и Ставропольском краях.
В ближайшие три года каждый десятый комбайн в России может стать беспилотным, считают в Cognitive Pilot.
Дмитрий Степанов
