Автономные системы искусственного интеллекта могут помочь решить проблему глобальной продовольственной безопасности

Помидоры растут в теплице в Дельте, Британская Колумбия, 24 января 2025 года. Решение проблем продовольственной безопасности и обеспечения водой требует инновационных решений, таких как точное земледелие, использование искусственного интеллекта и робототехники для содействия устойчивому развитию. THE CANADIAN PRESS/Даррил Дайк

Растет и становится все более острой необходимость решения проблемы глобальной продовольственной безопасности. Эта срочность подчеркивается отчетами Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций , в которых говорится, что почти 828 миллионов человек во всем мире страдают от голода.

Изменение климата еще больше усугубляет эти проблемы, разрушая традиционные системы ведения сельского хозяйства и подчеркивая необходимость более разумных и ресурсоэффективных решений.

Но представьте себе будущее, в котором системы внутреннего земледелия могут работать полностью самостоятельно, управляя водой, питательными веществами и условиями окружающей среды без человеческого контроля. Такие автономные системы, управляемые искусственным интеллектом (ИИ) и работающие на робототехнике, могли бы произвести революцию в том, как мы производим продукты питания, особенно в регионах с ограниченными пахотными землями.

Для решения проблемы нехватки продовольствия и воды необходимы инновационные решения, такие как точное земледелие, использование искусственного интеллекта и робототехники для содействия устойчивому развитию.

Моя исследовательская группа в Школе мехатронных системных инженеров Университета Саймона Фрейзера (SFU) разработала прототип сенсорного робота на базе искусственного интеллекта, способного автономно контролировать потребность томатных растений в воде.

Исследователи из Университета Саймона Фрейзера и студенты Центра исследований климата и окружающей среды Аруши, Университета Ага Кана, экологического заповедника площадью 3700 акров, испытали технологию беспилотников для улучшения сельскохозяйственных работ в Танзании. (Ву Су Ким)

Фермерство с использованием искусственного интеллекта

В обычных теплицах для повышения эффективности и минимизации отходов используются несколько методов управления водными ресурсами. К ним относятся капельное орошение , использование датчиков влажности почвы и автоматизированных систем орошения .

Несмотря на свою эффективность, эти методы имеют ограничения по оперативности и точности и могут привести к избыточному или недостаточному поливу, пустой трате ресурсов и ухудшению здоровья сельскохозяйственных культур.

Сельское хозяйство потребляет большую часть воды, используемой человечеством. Поскольку нехватка воды затрагивает более двух миллиардов человек во всем мире , крайне важно найти инновационные способы более эффективного использования воды.

В SFU мы создали инновационного робота, который использует электрические сигналы растений, также известные как реакции электрофизиологии растений , как индикаторы здоровья растений и потребности в воде в режиме реального времени. Система интегрирует передовые алгоритмы ИИ для интерпретации этих сигналов и определения того, когда следует подавать воду.

Эта технология устраняет необходимость в традиционных догадках и ручном труде, связанных с орошением, способствуя эффективному использованию воды и сокращению отходов, а также оптимизируя здоровье растений.

Недавние исследования подчеркивают потенциал интеграции инноваций ИИ в сельское хозяйство. Системы на базе ИИ могут значительно повысить эффективность использования воды, сократить химический сток и оптимизировать урожайность.

Достижения в области робототехники также облегчают неинвазивный и непрерывный мониторинг здоровья растений, позволяя осуществлять точные и своевременные вмешательства.

Последние достижения в области мониторинга физиологических сигналов растений показали, что датчики, способные улавливать электрические сигналы, отражающие стресс, гидратацию и общее состояние здоровья растений, могут предоставлять высокоточные данные в режиме реального времени.

Исследовательская группа в SFU разработала сенсорного робота на базе искусственного интеллекта, способного автономно контролировать потребность растений томатов в воде, используя собственные электрические сигналы растения. (У Су Ким)

Наш неинвазивный сенсорный робот улучшает этот процесс, обеспечивая непрерывный и эффективный мониторинг здоровья растений, делая автоматизацию более оперативной и эффективной.

В сочетании с искусственным интеллектом эти сигналы обеспечивают точный полив, динамически адаптируемый к реальным потребностям растений, что представляет собой значительный скачок в интеллектуальном уходе за растениями .

Кроме того, недавние инновации с использованием многоспектральной визуализации и машинного обучения значительно улучшили нашу способность обнаруживать болезни и стрессовые состояния растений. Это можно интегрировать с электрическими сенсорными роботами, такими как наши, для разработки комплексных систем мониторинга здоровья растений .

Благодаря этим улучшениям полностью автономное сельское хозяйство становится возможным. Эта технология выходит за рамки орошения, используя роботизированное зондирование для интерпретации сигналов растений и обеспечивая автономное управление питательными веществами и мониторинг окружающей среды.

Эти многофункциональные роботы нацелены на оптимизацию использования ресурсов, сокращение отходов и повышение урожайности сельскохозяйственных культур, поддерживая глобальную продовольственную безопасность посредством комплексного управления здоровьем растений.

Из теплиц на поля

Наш прототип показывает многообещающие результаты в теплицах. Однако реальный потенциал управления водными ресурсами с помощью ИИ заключается в масштабируемых, адаптируемых решениях. Решение проблемы глобальной продовольственной и водной безопасности требует международного сотрудничества для обмена знаниями, технологиями и разработки региональных стратегий для территорий, затронутых дефицитом и изменением климата.

В последние годы наша команда тесно сотрудничала с сельскохозяйственными сообществами в Танзании и странах Азиатско-Тихоокеанского региона, таких как Сингапур, Филиппины, Япония и Южная Корея, изучая их уникальные проблемы.

Эти регионы сталкиваются с острой нехваткой воды, ограниченным доступом к сложным технологиям и неблагоприятными последствиями изменения климата. Чтобы быть эффективными, решения, разработанные в контролируемых условиях, должны быть адаптированы и доступны для фермеров.

Это означает разработку доступных и простых в использовании сенсорных инструментов , а также масштабируемых систем искусственного интеллекта и робототехнических систем, способных эффективно работать в изменяющихся условиях окружающей среды и инфраструктуры.

Реальный потенциал управления водными ресурсами с помощью ИИ заключается в разработке масштабируемых, адаптируемых решений. (Алана Макферсон)

Международное сотрудничество играет здесь жизненно важную роль. Обмен знаниями посредством трансграничных исследовательских партнерств, программ по наращиванию потенциала и инициатив по передаче технологий может ускорить внедрение интеллектуальных сельскохозяйственных решений по всему миру.

Продовольственная и сельскохозяйственная организация , Ассоциация университетов Тихоокеанского региона и Всемирный банк активно содействуют такому сотрудничеству, подчеркивая, что устойчивый прогресс в сельском хозяйстве зависит от интеграции передовых технологий с местными знаниями.

Наша цель — разработать доступные и простые в развертывании роботы с искусственным интеллектом для мелких фермерских хозяйств, которые смогут осуществлять мониторинг растений в режиме реального времени для сокращения отходов и повышения урожайности.

Эти системы могут способствовать формированию устойчивых сельскохозяйственных экосистем и способствовать достижению цели ООН в области устойчивого развития — ликвидации голода и недоедания.

В конечном итоге, масштабирование прототипов, подобных нашему, из теплиц в глобальное сельское хозяйство требует прочного международного сотрудничества. Поддерживающая политика и обмен знаниями ускорят внедрение интеллектуальных систем управления водными ресурсами. Это позволит фермерам во всем мире добиться более устойчивого и стабильного производства продовольствия.