В една съвременна оранжерия компютърът вече може да следи температурата, влажността, осветлението, въглеродния диоксид, поливането и хранителните вещества. Камерите наблюдават растежа на растенията и узряването на плодовете, а алгоритмите могат да променят част от условията автоматично. Това поставя въпроса дали изкуственият интелект може да отгледа по-добри домати от човека.
Краткият отговор на експерта Никита Румянцев е: не напълно. Предприемачът и основател на SkyFarm Ecosystem посочва пред „Газета.Ru“, че резултатът от промяна в температурата или поливането често се разбира след няколко дни, а не след минути. Затова алгоритъмът не може сам да предвиди всички последствия от дадено решение.
„Човек не може да бъде до всяка леха 24 часа в денонощието. Компютърът няма този проблем“, казва Румянцев.
Къде ИИ вече показва предимство
Изкуственият интелект е полезен най-вече при задачи, които изискват постоянно наблюдение и обработка на голям обем данни. Той може да сравнява показанията от множество датчици, да открива отклонения в микроклимата и да подпомага решенията за поливане, осветление и вентилация. Системите могат също да разпознават стрес при растенията, да броят плодове, да откриват признаци на болести и вредители и да прогнозират добива.
Експеримент с чери домати на Университета и изследователския център „Вагенинген“ показва потенциала на този подход. В продължение на шест месеца пет международни екипа са управлявали дистанционно пет високотехнологични оранжерийни отделения чрез алгоритми за изкуствен интелект. Шесто отделение е било контролирано от хора. В рамките на поставената цел за съчетаване на добив, качество и разход на ресурси всички екипи с подкрепа от ИИ са постигнали по-добър резултат от човешки управляваната оранжерия.
Резултатът обаче е от контролиран експеримент, а не доказателство, че машините са по-добри от агрономите във всяка ситуация. Самите изследователи отбелязват, че автоматизираният контрол на състоянието на растенията все още е по-ограничен от автоматизирания контрол на климата.
Датчикът не разбира кога греши
Основният риск е свързан с качеството на данните. Ако датчикът подаде неточна информация за температурата, влажността или почвената влага, алгоритъмът може да вземе логично решение на база погрешни входни данни. На практика това може да доведе до неподходящо поливане, вентилация или дозиране на хранителни вещества. Научен обзор за интелигентните оранжерии посочва, че смущенията в сигналите и ограниченията на сензорите са сред пречките пред надеждното прилагане на системите в реални условия.
Румянцев вижда ролята на ИИ като цифрово продължение на опита на агронома. Системата може да записва как е отглеждан конкретен сорт, колко вода и светлина е получил и какъв добив е дал. Така специалистът може да сравнява отделни производствени цикли и да открива кои решения са дали резултат.
Подобен модел съответства и на позицията на Организацията по прехрана и земеделие към ООН, която подкрепя отговорното и ориентирано към човека използване на изкуствения интелект в земеделието. Засега най-реалистичният сценарий не е агрономът да бъде заменен, а да работи с алгоритъм, който наблюдава непрекъснато, изчислява бързо и предупреждава навреме.
Източник: Газета.Ru
