Microsoft работает над набором инструментов с открытым исходным кодом для создания «фермы будущего»

К 2050 году человечеству придется почти вдвое увеличить глобальные запасы продовольствия, чтобы обеспечить каждого жителя планеты достаточным количеством еды. Поскольку изменение климата происходит все быстрее, водные ресурсы сокращаются, а пахотные земли разрушаются, гарантировать устойчивое развитие станет серьезным вызовом.

Проект FarmVibes – это новый набор технологий умного земледелия от Microsoft Research, который будет обрабатывать информацию о сельском хозяйстве. Недавно Microsoft сделала открытым исходный код этих инструментов, чтобы разработчики программного обеспечения и специалисты по обработке и анализу данных могли использовать их для превращения информации о сельском хозяйстве, молочном фермерстве и другой информации в действия, которые могут помочь повысить урожайность и снизить затраты.

Набор инструментов доступен на FarmVibes.AI. Он включает в себя набор алгоритмов, направленных на то, чтобы предоставить исследователям возможность развивать сельское хозяйство на основе всеобъемлющей информации. Фермеры во всем мире могут использовать эту технологию искусственного интеллекта для принятия эффективных решений на каждом поле и ферме: от оптимального времени для посева до правильного момента сбора урожая и его безопасного хранения. Эти алгоритмы работают в Microsoft Azure и могут рассчитать точное количество удобрений и гербицидов, которое нужно использовать фермерам; спрогнозировать погодные условия, температуру и ветер, чтобы обеспечить идеальное время для посадки сельскохозяйственных культур; рассчитать правильную глубину для посадки семян, исходя из плотности, влажности и состава почвы; а также подсказать фермерам, как разные семена культур и различные методы могут удерживать углерод в почве, делая ее более плодородной.

Вот лишь несколько инструментов, которые уже сейчас доступны для сельскохозяйственных компаний, фермеров и каждого исследователя, желающего внести свой вклад в производство здоровой пищи.

• Async Fusion объединяет аэрофотоснимки и спутниковые снимки с данными, полученными от наземных датчиков. С их помощью создают диаграммы распределения питательных веществ на основе мультиспектральных изображений с дронов и информации с зарытых в почву датчиков, что позволяет устанавливать норму удобрений, повышать урожайность и предотвращать чрезмерное внесение удобрений. Еще один способ применения – составление карт влажности почвы, определяя когда и где следует сажать семена на полях.
• SpaceEye использует методы машинного обучения для удаления облаков со спутниковых снимков, что позволяет широкомасштабно применять данные к территориям, которые не могут быть охвачены снимками с дронов. Затем эти изображения можно обработать с помощью искусственного интеллекта для выявления сорняков, зараженных растений и территорий, нуждающихся в применении гербицидов.
• DeepMC использует информацию о погоде с датчиков, а также краткосрочные и среднесрочные прогнозы для прогнозирования температуры, уровня влажности, количества осадков и силы ветра ветра непосредственно на поверхности земли. Это именно то, что нужно аграриям: знать точные погодные условия именно там, где растут культуры, а не в нескольких метрах над землей, как предоставляет типичный местный прогноз.
• Инструмент аналитики запрос «что, если» может оценить, как при разных сценариях различные методы ведения сельского хозяйства повлияют на количество углерода, удерживаемого в почве, и позволят повысить урожайность одновременно улучшая состояния почвы. Применение лучших практик также может стать дополнительным источником дохода для фермеров, обеспечивающих устойчивое развитие, когда они продают углеродные кредиты, полученные за сохранение углекислого газа в почве без попадания в атмосферу.

«Сельское хозяйство является причиной изменения климата, и на него больше всего влияет изменение климата, но с помощью технологий оно также может стать решением проблемы изменения климата», — считают авторы указанного набора инструментов. «Вот почему мы делаем открытым исходный код — чтобы сделать его доступным для сообщества, чтобы они могли объединить лучшее в науке о почве с лучшим в компьютерных науках и помочь обеспечить устойчивое развитие сельского хозяйства».