Время искусственного интеллекта. Белорусские ученые предлагают аграриям роботов и устройства на основе нейросетей

В последние годы разработки НПЦ НАН Беларуси по механизации сельского хозяйства все чаще появляются на выставках высоких технологий и побеждают в престижных научных конкурсах. Ученые предлагают аграриям роботов и устройства на основе нейросетей.

Помочь и себе, и соседу

– Идет смена как подходов, так и технологий, – констатирует генеральный директор НПЦ по механизации сельского хозяйства кандидат технических наук, доцент Дмитрий Комлач. – Мы работаем над минимизацией затрат на техническое переоснащение сельского хозяйства, над ускорением времени выполнения операций и повышением урожайности при любых погодных условиях. Отработка различных технологий позволяет получить высокую продуктивность, минимизировать воздействие на почву, сохранить ее плодородие.

В НПЦ сформирован план разработки машин для животноводства и возделывания сельскохозяйственных культур до 2030 года. В документе, одобренном Совмином, расписано отечественное производство техники для четырех белорусских климатических зон. Кроме того, предусмотрено создание агрегатов для других стран.

Так, НПЦ уже разработал более 65 наименований машин для производства картофеля: от посадочной техники до линий технологической сортировки и фасовки клубней, очистки от кожуры и вакуумной упаковки. Разработки проводятся совместно с другими НПЦ и институтами, входящими в структуру НАН, активно используется кооперация с российскими и китайскими коллегами, что позволяет направлять продукцию на экспорт.

– Мы тесно сотрудничаем со Всероссийским институтом механизации (ВИМ), – отмечает Дмитрий Комлач. – На высокой стадии готовности – три программы Союзного государства: "Цифровая ферма", "Интеллектуальное садоводство" и "Комбикорм-3". Все они связаны с высокими технологиями.

Третья программа предусматривает совместную с Белорусской национальной биотехнологической корпорацией разработку линий для приготовления экструдированных комбикормов, усвояемость которых поднимется выше 80%. Сегодня она на уровне 30-60%.

– Мы уделяем большое внимание подготовке кадров высшей квалификации, – отмечает Дмитрий Комлач. – Сегодня у нас 14 кандидатов и три доктора наук. К защите готовятся четыре кандидатские и одна докторская диссертации.

Умный дом для коров

В 2021 году НПЦ разработал Программно-аппаратный комплекс системы идентификации и контроля физиологического состояния животных (ИКФС), отечественный аналог зарубежных систем.

– Комплекс мы создали по заданию Минсельхозпрода. Соисполнитель – НПЦ НАН Беларуси по животноводству, – перечисляет заведующий лабораторией механизации процессов производства молока и говядины Евгений Жилич. – На данный момент выпущено 70 комплектов и порядка 15 тыс. ошейников для крупного рогатого скота. Получена импортозамещающая разработка, позволяющая отказаться от зарубежных трансиверов и систем управления стадами.

ИКФС собирает и хранит в компьютерной системе всю информацию о стаде. В том числе идентификационный номер каждой коровы, код породы, дату рождения, номер текущей лактации, коды болезней и многое другое. Фактически зоотехник в любой момент может изучить электронное досье на животное. Сегодня ИКФС в два-три раза дешевле зарубежных аналогов.

Белорусский трансивер с ошейника на корове передает информацию на расстояние до 90 метров, устойчив к помехам, имеет функцию беспроводной зарядки встроенного аккумулятора. Комплектующие в ИКФС – белорусские и российские, программное обеспечение – отечественное. Чтобы его создать, провели специальные исследования: отследили поведение коров и откинули часть показателей.

Главное достоинство ИКФС в том, что система – сердце умной фермы, к которому можно добавлять надстройки. Так, в 2023-м разработан прибор, определяющий предмаститное состояние у коров. Состоит он из тепловизора, датчиков и программного обеспечения. Точность работы – 95 %. В ближайшее время устройство пойдет в серию. Тепловизионные матрицы, привязанные к ИКФС, при входе в доильный зал позволят выявить больное животное, выделить из стада. Машина определяет болезнь быстрее и лучше, чем человек, позволяет заметить мастит на ранних стадиях, вылечить в кратчайшие сроки.

– С ИКФС и термометрией, позволяющей определять предмаститное состояние животных, мы вошли в топ-10 результатов деятельности ученых НАН Беларуси за 2023 год в области фундаментальных и прикладных исследований, – с гордостью говорит ученый. – В этом году заканчиваем разработку еще двух проектов.

Первый – система позиционирования доильного робота, или его «рука», которая дешевле зарубежных аналогов. Роборука сама надевает и снимает стаканы, доит корову, что позволяет исключить труд оператора машинного доения.

Также ведутся работы по созданию интеллектуальной системы микроклимата для охлаждения коровников в летний период. При температуре выше 25 градусов удои падают на 30-50%. Автономная система, опираясь на прогноз погоды, сможет заранее охлаждать помещения. Также она будет контролировать уровень углекислого газа и освещенности.

– В 2024-м завершается разработка комплекса интеллектуальной раздачи кормов, – делится планами Евгений Жилич. – Раздатчик с загруженными компонентами подъезжает к каждой половозрастной группе животных, сверяется с рецептом в ИКФС и выдает корм, который идеально подходит именно им.

В активе лаборатории также подталкиватель кормов ОМ-1. Разработанный в кратчайшие сроки, он минимум в пять раз дешевле импортных аналогов.

Каждое яблоко "фотографируется" семь раз

– При создании нашей лаборатории была поставлена задача механизировать садоводческую отрасль, которая использует наибольшую долю ручного труда, – рассказывает заведующий лабораторией механизации возделывания плодоягодных и овощных культур кандидат технических наук, доцент Антон Юрин. – Первой разработкой стало создание платформы, облегчающей труд по уборке яблок и обрезке плодовых деревьев, – самоходного универсального агрегата АСУ-6.

Его использование увеличило производительность при уборке в два-три раза, при обрезке – в пять-шесть раз. Транспортирующие части полностью механизированы, сборщику остается аккуратно снять яблоко с дерева и положить на конвейерную ленту. Фото агрегат

Еще один "яблочный" агрегат – комплекс уборки веток плодовых деревьев КУВ-1,8. При ежегодной обрезке тех же яблонь образуется большое количество веток. Раньше пять-шесть человек собирали их вручную, грузили на прицеп и вывозили для последующей утилизации. Сжигать приходилось по 7–10 тонн веток с гектара, а это огромное количество органической массы, которая могла бы послужить удобрением. КУВ-1,8 собирает ветки в валок, затем измельчает их в волокно, разбрасывая щепу по поверхности.

Для работы на складах разработана линия технологической сортировки и фасовки яблок ЛСП-4. Раньше процесс шел вручную, при норме в день на человека 400–600 кг. Каждое яблоко приходилось оценивать по размеру, высматривать дефекты. Сортировка была процессом субъективным, который через час-два усугублялся усталостью работника.

ЛСП-4 не устает. Она оборудована системой технического зрения, в основе которого видеокамера с подсветкой. Модуль фотографирует проезжающие под ним плоды, вращающиеся в процессе транспортировки. Фото уходят в блок управления, где компьютер сверяет их с образцами. За время, пока яблоко движется по ленте, его фотографируют семь раз. Это позволяет нейронной сети выявить дефекты – после "фотосессии" яблоку присваивается соответствующий класс, происходит разделение потоков.

Лента на скорости 0,3-0,4 м/с позволяет отсортировать до двух тонн плодов в час. Система технического зрения с искусственной нейронной сетью работает под управлением программы, написанной в Объединенном институте проблем информатики НАН. Для ее написания ученые создавали обучающую выборку дефектов – порядка 4 тыс. фотографий.

Искусственный интеллект может отличать дефекты от естественных углублений на поверхности плода.

Среди разработок лаборатории – прицепной полурядный ягодоуборочный комбайн КПЯ, опрыскиватель двухрядный для ягодников ОД-2, двухрядный штанговый опрыскиватель "Зубр". Сейчас ведется работа над машиной для срезания крон ягодных кустарников, в первую очередь – ремонтантной малины и смородины.

Алексей ГОРБУНОВ, фото - предоставлено НПЦ НАН Беларуси по механизации сельского хозяйства

Размещение рекламы на БЕЛТА