AgTech: Обзор индустрии сельского хозяйства в IT

Введение в AgTech

Что такое AgTech?

AgTech - Agricultural Technology. Так же Agtech иногда называют Agritech и AgriTech. AgTech представляет применение технологий, в области сельского хозяйства. В сельском хозяйстве регулярно используются сложные технологии, такие как роботы, датчики температуры и влажности, аэрофотоснимки и технология GPS. Эти передовые устройства и точные сельскохозяйственные и роботизированные системы позволяют предприятиям быть более прибыльными, эффективными, более безопасными и более экологичными.

История развития AgTech

• 1960-е годы: Механизация сельского хозяйства начала заменять ручной труд.
• 1970-е годы:Развитие тракторов, спутниковая съемка участков и анализ данных
• 1980-е годы: Дистанционное зондирование поверхности земли
• 1990-е годы: GPS технологии с использованием спутниковой навигации.
• 2000-е годы: Прецизионное земледелие -  это концепция управления сельским хозяйством, основанная на наблюдении, измерении и реагировании на изменчивость сельскохозяйственных культур между и внутри полей. Так же развиваются IoT сенсоры для мониторинга
• 2010-е годы: Умное земледелие, Развитие AI & ML для анализа и прогнозирования урожая.
• 2020-е годы: Развитие дронов для мониторинга участков, определения заболеваний растений и даже для распыления удобрений.

Словарь терминов

• AgTech (Agricultural Technology): Технологии, направленные на повышение эффективности и устойчивости сельскохозяйственной деятельности.
• Прецизионное земледелие: Подход к управлению фермами, при котором используются IT и различные типы сенсоров для оптимизации земледельческих работ и повышения урожайности.
• Дроны в сельском хозяйстве: Беспилотные летательные аппараты, используемые для мониторинга урожая, опрыскивания и других задач.
• Гидропоника: Метод выращивания растений без почвы, в водном растворе, содержащем необходимые питательные вещества.
• Аэропоника: Технология выращивания растений в воздушной или туманной среде без использования почвы.
• Смарт-фермы: Фермы, использующие передовые технологии и алгоритмы для автоматизации и оптимизации процессов.
• Биотехнология: Использование живых организмов или их систем для создания или модификации продуктов или процессов для конкретного использования.
• Искусственный интеллект в сельском хозяйстве: Применение AI для анализа данных, прогнозирования урожая, обнаружения болезней растений и автоматизации рутинных задач.
• Спутниковый мониторинг: Использование спутниковых изображений для мониторинга состояния посевов, анализа земли и управления ресурсами.
• Управление данными о ферме: Сбор, хранение и анализ данных о деятельности фермы для повышения эффективности и устойчивости.
•  GIS (Географические информационные системы): Технологии для сбора, управления и анализа географических данных. В AgTech GIS используется для картографирования полей, анализа почвы и управления ресурсами.

Основные технологии и инструменты в AgTech

Интернет вещей (IoT)

Умное сельское хозяйство предполагает использование IoT-решений в аграрной сфере. Сенсоры собирают данные об окружающей среде и машинах, помогая фермерам принимать обоснованные решения и улучшать свою работу.

Преимущества умного фермерства:

1. Большой объем данных: Сенсоры собирают данные о погоде, качестве почвы, состоянии растений и здоровье скота.
2. Контроль над процессами: Предсказуемость и планирование продукции.
3. Управление затратами: Снижение отходов благодаря контролю производства.
4. Автоматизация процессов: Использование умных устройств для автоматизации полива, удобрения и защиты от вредителей.
5. Повышение качества и объема продукции: Благодаря автоматизации можно поддерживать высокие стандарты качества и увеличивать урожайность.
6. Снижение экологического следа: Уменьшение использования пестицидов и удобрений.

Вот несколько юзкейсов, где применяют IoT решения:

Мониторинг климатических условий

Используются метеостанции, такие как allMETEO, Smart Elements, и Pycno.

Автоматизация теплиц

Системы, такие как Farmapp and Growlink, позволяют контролировать условия в теплицах

Управление урожаем

Устройства, такие как Arable и Semios, помогают мониторить состояние урожая.

Мониторинг и управление скотом

SCR by Allflex и Cowlar используют сенсоры для отслеживания здоровья животных.

Precision farming

Precision farming основан на эффективности и принятии точных решений на основе данных. Это также одно из наиболее распространенных и эффективных применений Интернета вещей в сельском хозяйстве.

CropX и Mothive используют IoT для оптимизации полива и удобрения.

Прогнозирование в умном фермерстве

Инструменты анализа данных помогают сделать сельское хозяйство, которое по своей сути сильно зависит от погодных условий, более управляемым и предсказуемым.

Например, платформа Crop Performance помогает фермерам заранее получить доступ к объему и качеству урожая, а также к его уязвимости к неблагоприятным погодным условиям, таким как наводнения и засуха. Это также позволяет фермерам оптимизировать подачу воды и питательных веществ для каждой культуры и даже выбирать характеристики урожайности для улучшения качества.

Такие решения, как SoilScout, применяемые в сельском хозяйстве, позволяют фермерам экономить до 50 % оросительной воды, сокращать потери удобрений, вызванные чрезмерным поливом, и предоставлять полезную информацию независимо от сезона и погодных условий.

Системы управления фермой

Более сложный подход к продуктам IoT в сельском хозяйстве могут быть представлены так называемыми системами управления производительностью ферм. Обычно они включают в себя ряд сельскохозяйственных IoT-устройств и датчиков, установленных в помещениях, а также информационную панель с аналитическими возможностями и встроенными функциями учета/отчетности.

Подобные решения представлены FarmLogs и Cropio

Роботы и автономные машины

Например, современные агроботы включают в себя автоматизированные тракторы, которые могут работать по заданным маршрутам, отправлять уведомления, начинать работу в запланированные часы и т. д. Такие тракторы являются беспилотными и сокращают трудозатраты фермеров. 

Искусственный интеллект и машинное обучение

AI и ML помогают в анализе больших объемов данных для выявления закономерностей и тенденций, которые могут быть неочевидными для человека. Они также используются для прогнозирования урожаев, определения оптимального времени сбора урожая и даже распознавания болезней растений.

Прогнозирование и анализ данных: ИИ используется для анализа данных о погоде, почве и растениях. Например, алгоритмы могут предсказывать оптимальное время для посева, исходя из погодных условий и исторических данных урожайности. Также ИИ помогает в диагностировании болезней растений на ранних стадиях, анализируя изображения листьев.

Автоматизация и робототехника: Роботы, управляемые ИИ, могут автоматически выполнять задачи, такие как прополка или сбор урожая. Например, роботы, которые собирают фрукты, используют камеры и сенсоры для определения зрелости и точного местоположения фруктов на деревьях.

Мониторинг и управление урожаем: Дроны и спутники снимают поля, а ИИ анализирует эти изображения, чтобы оценить состояние урожая и почвы. Это помогает фермерам определить, какие участки поля нуждаются в дополнительном поливе или удобрении. Дополнительно разбираем это в следующем разделе.

Управление ресурсами: ИИ помогает оптимизировать использование воды и удобрений, анализируя данные о влажности почвы и потребностях растений. Например, системы капельного полива могут автоматически регулировать количество воды в зависимости от данных сенсоров в почве.

Принятие решений на основе данных: Фермеры используют ИИ для анализа больших объемов данных, что помогает им принимать обоснованные решения. Например, анализ рыночных тенденций и погодных условий может помочь определить, какие культуры будут наиболее прибыльными для посадки в следующем сезоне.

Дроны и спутниковые технологии

По данным Ocean Report, рынок сельскохозяйственных дронов в 2022 году был оценен в $13,59 млрд, и к 2030 году он поднимется до астрономических $64,5 млрд! Они помогают фермерам принимать умные решения в земледелии. 

Теперь разберемся как дроны помогают в задачах AgTech:

Мониторинг растений

Дроны создают цветовые карты полей с помощью NDVI, что помогает отслеживать рост растений. Это крутой способ быстро находить проблемные участки. 🌽

И хотя спутники тоже могут собирать такую инфу, дроны делают это гораздо точнее и дешевле. Они не зависят от погоды и освещения, в отличие от спутников. 🛰️

Кстати, некоторые компании создают платформы, которые комбинируют данные с дронов, чтобы дать фермерам еще больше инсайтов о своих полях. 

Вот к примеру, как это работает рассказано на видео:

Мониторинг почвы

Дроны так же юзаются для мониторинга состояния почвы и полевых условий. Они позволяют фермерам находить любые неровности, составлять схемы дренажа и засушливых мест, чтобы эффективнее планировать и использовать полив. Также они анализируют соленость почвы и количество элементов в ней, в том числе азота, калия и фосфора. Это позволяет точнее планировать посевы, прогнозировать урожайность и распределять удобрения. 

Посадка растений

Современные дроны начали применять и в посадке семян. В настоящее время автоматизированные дроны для посевов в основном используются в лесной промышленности. Их использование позволяет сажать деревья в труднодоступных районах, а команда из двух операторов и десяти дронов может высадить до 400 тыс. деревьев в день. 

Опрыскивание и опыление растений

Такого типа дроны могут достичь самые отдаленные места, включая чайные плантации на высоких склонах. 

Например, Precision AI из Канады создали умные дроны с камерами высокого разрешения, которые могут детектировать и обрабатывать проблемные зоны с невероятной точностью до 96%. 🎯

А DJI из Китая разработали линейку дронов Agras, включая MG-1S Advanced, который снабжен радаром и динамическими системами. Эти дроны могут обрабатывать посевы на площади до 40 га.

Также дроны можно применять для опыления растений. Такие решения предлагает американская компания Dropcopter. В период цветения растений Dropcopter можно запрограммировать для полета между определенными рядами культур, где он собирает пыльцу. Затем дрон распределяет ее на тех участках, где это требуется. Дроны успешно испытали на нескольких культурах, включая миндаль, яблоню, вишню и грушу. За три года их урожайность выросла на 25–50%.

Борьба с вредителями

Исследователи из Вагенингенского университета в Нидерландах придумали интересную технологию. Их инфракрасные камеры PATS позволяют мини-дронам отличать мотыльков от других насекомых. Как они это делают? Они анализируют частоту взмахов крыльев и размер. 📷🦗

Как только определены вредители, дроны взлетают в воздух и ликвидируют угрозу. Это действительно умное и эффективное решение в борьбе с вредителями на полях! 🌾

Повышение урожайности

Благодаря новым технологиям дроны могут непосредственно влиять на урожайность.

В ночное время дроны с помощью лазера обрабатывают посевы с высоты 10–20 м, используя волны разной длины. На разных фазах созревания облучение лазером позволяет увеличить урожайность на 10–35%.

Безопасность ферм

Использование дронов позволяет наблюдать за отдаленными уголками фермы и отслеживать все операции на поле. Охранные дроны можно использовать для наблюдения за более ценными культурами. Также беспилотники помогают защитить урожай от диких зверей и иных опасностей. При этом процесс мониторинга занимает несколько минут вместо нескольких часов.

К примеру DJI предлагает дроны Mavic 3 Enterprise и Mavic 3 Thermal с тепловизором, которые можно применять для мониторинга диких животных на полях и выявления очагов пожаров. В Mavic 3E встроена широкоугольная камера на 20 Мп, а в Mavic 3T — широкоугольная камера на 48 Мп. Управлять устройствами можно на расстоянии до 15 км.

Дроны с искусственным интеллектом

К примеру компания из Нидерландов MultiRotorResearch разрабатывает беспилотники, способные находить путь с помощью ИИ. Эти умные дроны будут способны рассчитывать оптимальные маршруты и взлетать всего по трем GPS-координатам, включая высоту. В будущем они даже смогут обходить препятствия на своем пути.

Робототехника в AgTech

Автоматизация при помощи роботов позволяет снизить зависимость от человеческого труда и повысить эффективность операций, таких как посев и уборка урожая.

Вот примеры нескольки продуктов:

Adigo Field Flux Robot

При внесении азотных удобрений часть азота превращается в парниковый газ закись азота (N2O), которую растения не могут использовать. Стандартный тест на N2O занимает более 24 часов, но стартап Adigo создал робота, который делает этот тест за час.

Ecorobotix

Устройство напоминает по внешнему виду теннисный стол, предназначено для борьбы с сорняками. Робот, оснащенный камерами высокого разрешения и ИИ, распознает сорные травы и обрабатывает их гербицидами. Этот метод уменьшает использование гербицидов в три раза. Устройство управляется через умное ПО и GPS-трекер и способно работать автономно до 12 часов.

Ladybird

"Божья коровка",  робот-картограф, разработанный для овощных угодий, осуществляет реальный мониторинг посевов. Он оснащен датчиками и камерами для круглосуточного наблюдения за растениями и выявления проблем. Работает на солнечной энергии, позволяя ему оставаться в поле весь световой день без подзарядки. Дополнительно, у робота есть манипулятор для удаления сорняков. Разработчики из университета Салах Суккари планируют в будущем использовать его для сбора урожая.

Rosphere

Ученые из Мадридского университета разработали небольшой, шарообразный робот, который обнаруживает больные растения на поле. Простая конструкция робота позволяет ему легко перемещаться и делать резкие повороты. Он оснащен датчиками, камерами и GPS-трекером, а также анализирует состав почвы и другие ключевые параметры.

Nursery Bot

Nursery Bot роботизированный садовник, способного ухаживать за растениями в горшках. Робот учится, запоминая местоположение растений, и может перевозить горшки с помощью механической руки. В планах - расширение его функционала. Автономные системы, такие как Nursery Bot, облегчают работу фермеров и сокращают расходы на рабочую силу, хотя это может не понравиться рабочим в сельском хозяйстве. 

Биотехнологии

Биотехнологии в AgTech представляют собой применение научных и инженерных подходов к живым организмам для улучшения процессов в сельском хозяйстве. Они охватывают широкий спектр методов, от генетической инженерии до разработки устойчивых практик ведения сельского хозяйства.

Генетическая инженерия

• Разработка устойчивых сортов: Создание сортов растений, устойчивых к вредителям, болезням, а также к экстремальным погодным условиям (засуха, заморозки). Это помогает снизить потребность в пестицидах и увеличить урожайность.
• Увеличение питательной ценности: Модификация генетического кода растений для улучшения их питательных качеств, что может иметь огромное значение для борьбы с голодом в мире.

Микробиологические технологии

• Здоровье почвы: Использование микроорганизмов для улучшения качества почвы, увеличения ее плодородия и улучшения водного баланса.
• Биологические методы борьбы с вредителями: Разработка биологических пестицидов, которые являются более безопасными для окружающей среды и человека по сравнению с традиционными химическими средствами.

Биоразнообразие и сохранение ресурсов

• Сохранение биоразнообразия: Развитие методов сельского хозяйства, которые способствуют сохранению местных видов растений и животных.
• Устойчивое использование ресурсов: Разработка методов, которые уменьшают воздействие сельского хозяйства на окружающую среду, таких как уменьшение использования воды и минимизация выбросов углерода.

Цифровизация и данные в биотехнологиях

• Сбор и анализ данных: Использование передовых технологий для сбора данных о результатах применения биотехнологий, что позволяет улучшить методы и подходы в биотехнологиях.

Эти технологии и инструменты уже оказывают огромное влияние на AgTech, открывая новые горизонты эффективности и устойчивости. Каждая из них имеет свои преимущества и недостатки, но в целом их интеграция обещает значительные изменения в сельском хозяйстве.

Ключевые игроки и продукты в AgTech

John Deere

Компания John Deere давно известна своими инновациями в области сельскохозяйственной техники.

Продукты: Современные тракторы и комбайны с автоматическим управлением и датчиками для сбора данных, а также интеграция с системами точного земледелия.

Monsanto (теперь часть Bayer)

Один из лидеров в области биотехнологий и производства семян.

Продукты: Генетически модифицированные семена, разработанные для увеличения урожайности и устойчивости к неблагоприятным условиям.

DJI

DJI — крупный игрок на рынке дронов, включая применение в сельском хозяйстве.

Продукты: Дроны для анализа полей, распределения удобрений и защиты растений.

Trimble

Trimble предлагает решения для точного земледелия, повышая эффективность и снижая экологический отпечаток.

Продукты: Системы GPS-навигации, датчики для управления агротехникой, программное обеспечение для анализа данных.

Blue River Technology

Компания специализируется на создании интеллектуальных машин для ухода за культурами.

Продукты: Системы, которые могут автоматически определять и бороться с сорняками, минимизируя необходимость использования гербицидов.

The Climate Corporation (подразделение Bayer)

Разработка цифровых сельскохозяйственных инструментов для помощи фермерам в принятии решений.

Продукты: Climate FieldView, платформа для сбора данных, анализа и визуализации информации об урожае.

AeroFarms

Ведущий игрок в области вертикального земледелия и гидропоники.

Продукты: Системы для выращивания сельскохозяйственных культур в закрытых помещениях с использованием минимального количества воды и без почвы.

Особенности разработки в AgTech домене

Интеграция с сельскохозяйственной техникой

Разработка ПО для AgTech часто требует интеграции с разнообразной сельскохозяйственной техникой, такой как тракторы, комбайны, дроны. Это предполагает глубокое понимание протоколов связи и интерфейсов, используемых в этом оборудовании. Это может включать такого рода вещи как CAN-шины для связи с бортовыми компьютерами тракторов, а также протоколы передачи данных, такие как ISOBUS.

Работа с большими данными и аналитика

В AgTech обрабатываются огромные объемы данных, собранных сенсорами и устройствами. Разработчикам нужно создавать системы, способные эффективно обрабатывать, анализировать и визуализировать эти данные, к примеру таких как Hadoop и Spark. 

Мобильная разработка

Фермеры и агрономы часто работают в полевых условиях, поэтому мобильные приложения являются ключевым компонентом в AgTech. Это создает потребность в разработке кроссплатформенных, интуитивно понятных и надежных мобильных приложений. Создание кроссплатформенных мобильных приложений с использованием React Native или Flutter или же  нативок под каждую из платформ. Важным аспектом является обеспечение надежной работы приложений в условиях слабого интернет-соединения и на устройствах с ограниченными ресурсами.

Учёт специфики сельского хозяйства

Приложения AgTech должны быть разработаны с учетом специфических потребностей и условий сельского хозяйства, включая сезонность, различные агроклиматические зоны и особенности выращиваемых культур.

Интернет вещей и интеграция сенсоров

Разработка в AgTech включает интеграцию с многочисленными IoT устройствами и сенсорами, что требует знания протоколов IoT и способов передачи данных в условиях ограниченной связи.

Регуляция

Соединенные Штаты Америки

1. Национальный стандарт раскрытия информации о биоинженерной пище (NBFD Standard)
2. Надзор USDA и FDA за мясом из клеточных культур
3. Соглашение FDA и USDA-FSIS о пище из клеточных культур: Регулирует пищу, созданную из технологии клеточной культуры животных.

Европейский Союз

1. Строгие правила ГМО: В ЕС действуют строгие правила утверждения генетически измененных культур, разрешена только одна ГМ культура.
2. Технологии генного редактирования: Суд ЕС постановил, что культуры, полученные с помощью генного редактирования, должны регулироваться в рамках существующей системы ГМО.
3. Еврокомиссия разрабатывает регуляторную рамку для NGT.

Устойчивость и экологичность

С учетом тренда на устойчивое развитие, решения в области AgTech должны способствовать экологически чистому и ресурсосберегающему сельскому хозяйству. По этому необходима разработка программных решений, которые способствуют уменьшению использования ресурсов так вода и удобрения. Применение алгоритмов для оптимизации расхода ресурсов и анализа воздействия на окружающую среду.

Тенденции и будущее в AgTech

Автоматизация и роботизация

Рост использования автономных роботов и дронов для выполнения рутинных задач, таких как посадка, обработка и уборка урожая. Использование продвинутых алгоритмов для навигации и принятия решений в реальном времени, а также интеграция с системами управления фермой.

Прецизионное земледелие

Развитие систем точного земледелия, включающих спутниковое позиционирование, IoT и дистанционное зондирование для оптимизации сельскохозяйственных операций. Использование данных о погоде, почве и растениях для создания точных моделей ухода за культурами.

Вертикальное фермерство и городское сельское хозяйство

Разработка технологий для эффективного вертикального фермерства в городских условиях, включая автоматизированные системы управления климатом, освещением и питанием растений. Интеграция с системами умного города.

Биотехнологии и генная инженерия

Продолжение разработки ГМО для улучшения устойчивости растений к болезням и вредителям, увеличения урожайности и адаптации к изменениям климата. Этика и безопасность ГМО остаются ключевыми вопросами.

Устойчивое сельское хозяйство

Разработка технологий для сокращения отходов и уменьшения воздействия на окружающую среду. Это включает в себя умное использование ресурсов, таких как вода и удобрения, и методы биологической борьбы с вредителями.

Цифровые платформы и блокчейн

Внедрение блокчейна для обеспечения прозрачности и отслеживаемости продуктов питания от поля до стола. Разработка интегрированных цифровых платформ для управления данными и ресурсами на протяжении всей цепочки поставок.

Заключение
 

Прогресс в области AgTech открывает новые горизонты для сельского хозяйства, одной из самых древних и важных отраслей человеческой деятельности. Инновации в этом секторе направлены на решение ключевых глобальных проблем: увеличение продуктивности сельского хозяйства, сокращение воздействия на окружающую среду, борьба с изменением климата и обеспечение продовольственной безопасности.

От автоматизации и роботизации до прецизионного земледелия и генной инженерии — AgTech представляет собой многоуровневое переплетение различных технологий. Ключевым фактором успеха в этой области становится способность интегрировать новейшие технические достижения с учетом специфики и традиций сельского хозяйства.