Как вырастить виртуальный салат без реального агронома на конкурсе Autonomous Greenhouse Challenge
Первый блин не комом: рассказываем как наша команда, впервые в России, приняла участие и вышла в финал международного конкурса Autonomous Greenhouse Challenge.
Международный конкурс Autonomous Greenhouse Challenge проводится ежегодно, начиная с 2018 года, на базе Wageningen University & Research в Нидерландах.
Выбор страны и университета не случаен: Нидерланды — крупнейший экспортер цветов и овощей, а Wageningen University & Research — авторитетный университет, известный во всем мире.
Университет был основан в 1918 году в городе Вагенинген как сельскохозяйственная школа. Сегодня это мощный научно-образовательный центр, который занимается практическими исследованиями в разных областях: биоветеринарии, экологии, экономике, продовольственном секторе, растениеводстве, животноводстве и пищевой безопасности.
В рамках конкурса Autonomous Greenhouse Challenge лучшие команды по искусственному интеллекту соревнуются в выращивании сельскохозяйственных культур сначала виртуально, выстраивая математические модели, а затем, в финале, пробуют свои силы в управлении автономной теплицей для получения настоящих овощей.
Задачи конркуса и победители прошлых лет
В 2018 году в финале конкурса 5 команд соревновались в выращивании огурцов. Одна из команд состояла из опытных фермеров, которые вручную управляли тепличным отсеком, остальные — из международных экспертов в области садоводства и искусственного интеллекта. В результате команда фермеров заняла второе место, уступив победу команде Microsoft , которая смогла с помощью автономного решения получить максимальный результат с большей маржинальной доходностью.
В следующем конкурсном году для повышения урожайности помидоров Черри, помимо стандартных приводов измерения микроклимата в теплице, команды использовали собственные датчики для получения большего количества данных (они позволяют строить более точный прогноз). Победителем прошлого года стала команда AuTomatoes.
Стоит отметить, что все участники конкурса — сильные команды, состоящие из студентов ведущих вузов и представителей агротехнологических компаний, которые, помимо компетенций в анализе данных и искусственном интеллекте, имеют глубокую экспертизу в отрасли сельского хозяйства.
Какой салат без салата
Целью третьего конкурса является полное автоматизированное управление процессом, без участия человека в течение всего вегетационного периода. После череды отборочных этапов конкурсанты соревновались в выращивании салата с использованием расширенной среды цифрового моделирования, предоставленной университетом. В итоге наша команда вышла в финал, опередив соперников из США, Южной Кореи и стран Европы.
Мы впервые приняли участие в международном конкурсе: это уникальное агротехническое соревнование — натурный эксперимент с реальными теплицами, в России сегодня аналогов нет
Объединенная команда из сотрудников Россельхозбанка и МФТИ заняла второе место среди 17 команд со всего мира, уступив команде из Китая и опередив участников из Стэнфордского университета, MIT, международного концерна BASF, Технического университета Мюнхена и др.
Предоставленный организаторами симулятор позволяет выполнить множество симуляций для разработки модели управления теплицей. Без него этот процесс занял бы десятки лет. Однако множество попыток не дает возможности запустить перебор всех вариантов параметров теплицы. По этой причине перед командами стояла необходимость разработать обучаемый алгоритм для управления теплицей.
Мы рассматривали разные варианты таких алгоритмов: RL – обучение с подкреплением, генетические алгоритмы или байесовские методы оптимизации. Reinforcement Learning является оптимальным, если виртуальная теплица дает большое количество доступных моделирований. Если симулятор ограничен в количестве симуляций, то стоит использовать генетический алгоритм для поиска оптимальной стратегии. Но если и эти способы не подойдут, то можно сделать проще: сначала параметризуем стратегии управления простыми параметрами, далее проводим серию моделирований. И после этого на пространстве параметров моделирования, обучаем простой алгоритм для поиска оптимального набора параметров стратегий.
Эксперты конкурса оценивали результаты с помощью интегрированного показателя, который на 40% зависел от презентации решения и на 60% — от урожайности и прогнозируемой доходности.
Презентация результатов проходила онлайн индивидуально с каждой командой.
Для нас этот этап был сложным, поскольку мы преимущественно занимаемся построением прогнозных моделей для банковского сектора, через цифровую призму изучаем потребительские предпочтения. А другие команды, наоборот, имеют большой опыт моделирования в агросекторе, поэтому такой высокий результат для нас был приятным, но немного неожиданным.
Финал конкурса стартует в феврале 2022 года, сейчас организаторы работают над техническим оснащением теплицы, в которой команды будут выращивать настоящий салат.
Будем готовиться к финалу, тренироваться в получении максимального урожая, оптимизируя затраты. В прошлый раз у нас был казус, когда результаты были ниже ожидаемого: не учли, что в Голландии после 8 вечера резко дорожает электричество
Поддерживаем команду и желаем победного выступления в финале!
В июне 2020 года Россельхозбанк и Московский физико-технический институт создали совместную лабораторию по развитию искусственного интеллекта. Основными задачами сотрудничества является повышение качества клиентского опыта, оптимизация бизнес-процессов за счет использования продвинутой аналитики и методов машинного обучения, а также развитие функциональности экосистемы для компаний и агропредпринимателей через инструменты сервиса «Свое Фермерство»
Очень интересная статья. Можете ли дать мне совет по выращиванию грибов в теплице?
Может быть будет полезным https://technik1.ru/obuchenie
Проводят обучающие семинары, скоро как раз старт нового набора