Управління втратами врожаю соняшнику: інноваційний підхід з використанням штучного інтелекту

Цифровізація сільського господарства стрімко розвивається, і ми спостерігаємо постійне впровадження нових ІТ рішень. Агрокомпанії об'єднуються з компаніями ІТ сфери для спільного створення нових продуктів, і це відкриває нові можливості для фахівців з різних галузей.

Майбутнє аграрного сектора формується на перетині традиційних агрознань і передових технологій. Саме тому ми активно інвестуємо в розробку цифрових рішень, які допомагають сільгоспвиробникам та підвищують ефективність і сталість їхнього виробництва.

Одним із таких продуктів, який безперечно вартує уваги ринку й агроспільноти, є програма для прогнозування втрат урожаю соняшнику з використанням штучного інтелекту.

Цей багатообіцяючий  проєкт із потужною технологічною складовою — результат плідної співпраці команди «Сингента» з технічним відділом компанії та талановитими студентами КНУ імені Тараса Шевченка. Він є яскравим прикладом синергії аграрної науки та інформаційних технологій. У результаті співпраці було створено програму, яка використовує штучні нейронні мережі для прогнозування втрат урожаю соняшнику в разі не проведення десикації. Цей інноваційний підхід виник з розуміння того, що в посівах соняшнику завжди має місце нерівномірність у дозріванні, що чітко видно на фотографіях з космосу. Нерівномірно розвинені культури на полях — це потенційні втрати врожаю під час збирання, і «Сингента» створила інструмент, який допомагає аграріям приймати обґрунтовані рішення щодо необхідності проведення десикації.

Основою для створення моделі є зібрані різноманітні дані про посіви соняшнику, включаючи терміни посіву, групу стиглості гібрида, технологію вирощування, обробки посівів засобами захисту рослин протягом вегетації, особливості культури-попередника та густоту посіву. Крім того, для аналізу використовуються найбільш інформативні індекси вегетації, такі як CLg, CLr, GLI, NDVI і NDWI, отримані з супутникових знімків. Врахування цих елементів дозволило забезпечити високу точність прогнозування і водночас підвищити ефективність роботи програми.

Протягом 100 днів вегетації соняшнику команда експертів збирає доступні супутникові знімки та завантажує на кожну дату знімка вибрані індексні карти. Варто зазначити, що ми використовуємо погодні дані Meteoblue — швейцарської метеорологічної компанії, яка спеціалізується на наданні високоточних прогнозів погоди та кліматичних даних. У фокусі 17 найбільш інформативних параметрів з 54 доступних, включаючи: температуру, евапотранспірацію (сумарне випаровування), кількість опадів, відносну вологість повітря, ультрафіолетову та довгохвильову радіацію, тиск і швидкість вітру тощо.

Розроблена модель аналізує всі вхідні набори даних і видає прогноз втрат соняшнику у вигляді числових показників та візуалізації карти поля з диференціацією на три зони: низькі, середні та високі втрати врожаю. Після такого прогнозування програма дозволяє провести фінансовий аналіз, де користувач може ввести норму використання десиканта, вартість препарату для десикації та вартість соняшнику. На основі цих даних програма розраховує вартість втрат і обробки та потенційний прибуток, даючи сільгоспвиробнику чітке розуміння доцільності проведення десикації соняшнику.

Найбільш відповідальний етап у розробці моделі для прогнозування втрат врожаю - навчання штучної нейронної мережі. У нашому випадку були використані дані картографування врожаю комбайнами. Вивчались поля із десикацією та без. Це дозволило навчити модель прогнозувати як врожай, так і потенційні втрати.

Хоч ця модель уже демонструє хороші результати з похибкою 10–15 %, «Сингента» прагне до постійного вдосконалення. Основні виклики, які постають перед розробниками, — це обмеженість даних, оскільки не всі господарства картографують урожай і готові ділитися даними, а також існують регіональні відмінності в урожайності. Однак уже зараз модель включає досить велику вибірку даних з Північного, Центрального та Південного регіонів України.

Впровадження інноваційних технологій у сільське господарство — це важливий крок у відповідь на зміни в сучасному цифровому світі. Програма від «Сингента» не лише допомагає аграріям приймати обґрунтовані рішення щодо десикації, а й сприяє більш ефективному використанню ресурсів та захисту навколишнього середовища.

«Сингента» продовжує вдосконалювати модель і планує розширити її застосування для інших культур та агротехнічних операцій. Ми впевнені, що цифрова агрономія — це майбутнє сільського господарства, і раді бути частиною цієї захоплюючої трансформації. Наша мета — допомогти сільгоспвиробникам оптимізувати ресурси, підвищити продуктивність та сприяти сталому землеробству.