Современные технологии искусственного интеллекта, в частности, машинное обучение, компьютерное зрение и интеллектуальная аналитика, открывают все более широкий спектр возможностей для фермеров во всем мире и помогают улучшить показатели агросектора. В связи с этим сегмент программного обеспечения с каждым годом разрастается, что не только повышает эффективность ведения сельского хозяйства, но и помогает успешно управлять его производительностью на государственном уровне.

Новые модели прогнозирования урожайности, анализ данных в режиме реального времени, роботы-сборщики фруктов и овощей, спутниковое видение, компьютерное зрение для борьбы с сорняками и автоматизированные системы полива и обработки культур – ключевые тенденции агро-рынка, которые напрямую сказываются на его доходности сегодня.

О чем говорит статистика?

По подсчетам аналитиков из Research and Markets, ожидается, что внедрение технологий искусственного интеллекта в агросекторе позволит увеличить его прибыльность во всем мире более чем на 3 млрд.дол. до 2025 года. При этом, основным фактором, который обуславливает такую тенденцию, является резкий рост спроса на применение решений AI на рынке сельского хозяйства в связи с необходимостью повышения его продуктивности.

Согласно данным CB Insights, начиная с 2012 года, сельскохозяйственные технологические стартапы привлекли уже более $800 млн.дол. во всем мире. Кроме того, еще в 2014 году аналитики отметили устойчивый фокус инвестиций на компании, применяющие в сельском хозяйстве технологии искусственного интеллекта – робототехнику и машинное обучение. И, несмотря на то, что последние 5 лет рост спроса на AI наблюдался и во многих других отраслях – медицине, торговле, финансовом и промышленном секторах, – ставки на внедрение инновационных решений именно в агрокомплекс все равно оставались высоки. Так, в 2017 году агротехническим компаниям удалось заключить почти 60 сделок на сумму 240 млн.дол., а по итогам текущего года эксперты прогнозируют более 200 сделок на сумму более чем 700 млн.дол.

На сегодняшний день ведущими венчурными инвесторами в агротехнологическом секторе на Западе являются фонды Bessemer Venture Partners, Accel Partners, Khosla Ventures, Lux Capital и Data Collective. Не жертвуют средств на развитие данного направления и такие биотехнологические гиганты, как Monsanto и Syngenta. Они же поддерживают компании, специализирующиеся на биоинформатике, анализе данных и искусственном интеллекте, которые предоставляют уникальные решения крупным корпоративным клиентам в области сельского хозяйства. Львиная доля инвестиций приходится на разработчиков универсальных дронов и технологии компьютерного и спутникового зрения. Так, к примеру, только в Штатах компании, работающие в данном направлении, за последние несколько лет суммарно получили больше 200 млн.дол. финансовых вливаний.

Самые актуальные направления применения AI в агросекторе сегодня

  • Интеллектуальный мониторинг полей и саженцев. Область включает в себя проекты по созданию беспилотных средств с акцентом на сельское хозяйство, а также проекты, заточенные на алгоритмы компьютерного и спутникового зрения для анализа и обработки данных. Данные собираются дронами, оборудованными видео камерами. Дроны очень удобны для реализации полевых работ, инспекции объектов и изучения поверхности земельных участков. Стартапы в этой категории поставили рекорд по инвестициям среди роботизированных предприятий еще в прошлом году, совершив более 40 сделок. Одним из самых прогрессивных разработчиков программного обеспечения в этой категории является компания Prospera – она использует технологию компьютерного зрения с глубоким обучением для мониторинга сельскохозяйственных культур в режиме реального времени.
  • Сельскохозяйственная робототехника. Включает преимущественно наземных роботов, которые могут автономно выполнять различные задачи на полях, предоставляя всю необходимую информацию фермерам для анализа состояния почвы и культур, а также осуществлять их обработку и полив, и даже собирать урожай. В числе наиболее известных компаний и стартапов в этом направлении – Blue River Technology, Abundant Robotics, Google Ventures и Yamaha Motor Ventures.
  • Умная аналитика. Данная категория представлена в основном интеллектуальными приложениями, которые используют модели машинного обучения с целью осуществления сельскохозяйственных исследований и разработок, сезонного анализа и даже моделирования различных рыночных сценариев и оптимизации бизнес-расходов. Одним из нашумевших стартапов, занимающихся разработками в этом направлении, является испанская компания ec2ce. Ее проект помогает фермерам прогнозировать урожайность, управлять удобрениями, поливом и следить за распространением вредителей на основе сельскохозяйственных данных из разных источников, используя умные приложения. За несколько лет компания привлекла более 7 млн.дол. инвестиций ​​от таких акул рынка, как AgFunder, Aravaipa Ventures и Elixir Capital.
  • Машинное обучения для работы с полями и культурами. Качественный мониторинг и анализ почвы и сельскохозяйственных культур – больной мозоль на теле многих фермеров. К счастью, последние несколько лет технологии искусственного интеллекта помогают успешно решать эти проблемы. Машинное обучение позволяет эффективно прогнозировать влияние погодных условий, окружающей флоры и различных микроорганизмов на состояние выращиваемых растений, и даже идентифицировать патогенные процессы, влияющие на рост и качество саженцев. Известной разработкой в данном направлении является проект Indigo, привлекший миллионы долларов инвестиций. Технология позволяет в прямом смысле повышать урожайность посредством системного и тщательного анализа всех негативных факторов, воздействующих на агрокультуры, в результате чего удается практически полностью исключить все проблемы, которые препятствуют получению высококачественного урожая и истощению почв.
  • Изучение и анализ спутниковых снимков. Проекты, заточенные на эти цели, программируются на исследование снимков, получаемых спутниками. Технология масштабна, так как, используя глобальные геоданные, дает возможность фермерам во всем мире получать необходимую им информацию о распределении сельскохозяйственных культур и влиянии погодных изменений на сельское хозяйство. Мониторинг получаемых данных доступен в специальных приложениях. Работа таких аналитических спутниковых систем использует алгоритмы машинного обучения и компьютерного зрения, которые направлены на классификацию данных и извлечение важной для агрокомплекса информации из миллионов спутниковых изображений. Известнейшим разработчиком в данной области является основанная в 2013 году компания Orbital Insight, которая за несколько лет привлекла почти 100 млн.дол. инвестиций на свои разработки. В компанию инвестировали, в частности, такие известные фонды, как Lux Capital, Sequoia Capital и Google Ventures.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

Как прошел 2018 год в агросекторе: инновации и пищевые тренды

Стартап Prospera планирует превратить фермы в современные интеллектуальные фабрики

Технологии AI в агро-комплексе

Комментарии