Телеграм-бот в помощь агроному

Рекомендательные системы на основе искусственного интеллекта часто используют в медицине: например, робот-ассистент, который помогает хирургу выявить проблемы и назначить правильное лечение. Такие технологии внедряются и в сельском хозяйстве, например, агро-бот «Тензор Филдс».

В прошлом году стартап «Тензор Филдс» стал финалистом акселератора Россельхозбанка в категории «Решения для экосистемы «Своё Фермерство». Проект также получил номинацию «Самый оригинальный стартап». Сейчас «Тензор Филдс» — часть цифровой экосистемы «Своё Фермерство», что дает возможность сотрудничать с агрохозяйствами, которые уже пользуются IT-продуктами и улучшить свое предложение для клиентов.

В новой статье расскажем о команде и решении подробнее.

Телеграм-бот «Тензор Филдс» разработали сотрудники Сколтеха вместе с факультетом почвоведения МГУ. Обычно при выборе культуры для посадки аграрии принимают решения, исходя из прогноза цены, даты посадки, полива и внесения удобрений. Фермеры ориентируются на краткосрочный прогноз погоды и уже существующие традиции. По словам сотрудника Сколтеха Анны Петровской, искусственный интеллект может проанализировать множество факторов и помочь агрономам принять наилучшее решение.

Авторы проекта отмечают, что бот — не замена фермеру, а полезный инструмент, на который можно ориентироваться.

Руководитель проекта — Иван Валерьевич Оселедец, доктор физико-математических наук, профессор Сколковского института науки и технологий. И руководитель, и команда проекта совершенствуют методы машинного обучения и применяют их на практике. Для создания удобного инструмента для фермеров они работают на стыке таких наук как агрономия, география и машинное обучение. Этот подход позволяет использовать современные методы моделирования и учитывать существующие знания об агроэкосистемах.

Чтобы получить рекомендации, нужно зайти в сам бот, ввести координаты поля и выбрать необходимую культуру. При внесении дополнительных данных по хозяйству, бот уточняет свои прогнозы и рекомендации. При наличии данных, точность предсказаний достигает 85%.

• подберет оптимальные параметры полива (объём и частоту);
• поможет оценить доходность различных культур;
• подскажет, когда сажать и когда убирать урожай;
• покажет урожайность выбранной культуры за предыдущие годы.

Рекомендации основаны на динамических моделях роста культур и применении нейронных сетей, алгоритмов дискретной оптимизации и других методов машинного и глубинного обучения. Модели учитывают множество параметров и позволяют принимать во внимание факторы окружающей среды. В их основу заложены математические уравнения, которые описывают процессы в агросистеме: например, как изменяются запасы влаги в почве и как растения используют удобрения. Такие модели помогают понять, какие факторы в течение года не позволили получить максимальный урожай. Также команда применяет методы машинного обучения для оптимизации сценариев выращивания культур. Искусственный интеллект сравнивает сотни прогнозов и выбирает самый лучший.

«Тензор Филдс» агрегирует большие объемы доступной информации, чтобы сделать прогнозы точнее. Специалисты проекта анализируют прогноз погоды, особенности почвы в разных регионах, специфику разных культур, цены на рынке, а также постоянно пополняют список источников, чтобы сделать прогноз наиболее точным.

Для получения погодных сценариев команда использует результаты отечественных и европейских метеорологических центров. Спутниковые данные, которые используют для оценки культур на полях, специалисты получают со спутников Sentinell-2 и MODIS. Телеграм-бот сам скачивает данные и выдает пользователю готовый прогноз, поэтому фермерам не придется разбираться в тонкостях спутниковой съемки.

Производство растениеводческой продукции в открытом грунте связано с условиями конкретного хозяйства. При этом детализация отдельных параметров значительно разнится: климат учитывается на уровне региона, а качество почвы — на уровне отдельного поля. Важна детализация и актуальность информации. Открытые данные по качеству почв носят общих характер, а детальный анализ, если и проводился, то очень давно.

Агроному точно виднее, какие выбрать даты посадки и сроки полива. Он лучше любого спутника знает, как обстоят дела на месте, в конкретном хозяйстве.

Прогноз урожайности не поможет с потерями из-за погоды.

В сельском хозяйстве не нужны никакие приложения. Всё это баловство только отвлекает агронома.

Свой вопрос вы можете задать в комментариях к статье.

Интеграция «Тензор Филдс» с платформой «Своё Фермерство» позволила привлечь внимание малых и средних фермеров к продукту. Для расширенной аудитории удалось добавить необходимый функционал и инструменты.

За последний год стартап добился значительных успехов. Команда внедрила дополнительные инструменты, позволяющие повысить точность моделей. Кроме рынка агрохозяйств, «Тензор Филдс» стали налаживать работу и с другими участниками АПК — банковскими сервисами. В планах на будущее — расширение функционала уже существующих инструментов и запуск командой совершенно нового проекта в агропромышленной сфере.

Найти новых клиентов и поработать с экосистемой для фермеров можно в акселераторе Россельхозбанка совместно со «Сколково». Приём заявок в акселератор продлится до 8 февраля 2023 года, подать заявку можно уже сейчас на сайте «РСХБ в цифре».

Еще больше свежих новостей и подробной аналитики об агротехе, IT и бизнесе, а также актуальных вакансий и стажировок вы можете найти на платформе «РСХБ в цифре» и в нашем Телеграм-канале.