Майкрософт працює над набором інструментів з відкритим вихідним кодом для створення «ферми майбутнього»

До 2050 року людству доведеться майже вдвічі збільшити світові запаси продовольства, щоб забезпечити кожного жителя планети достатньою кількістю їжі. Оскільки зміна клімату відбувається дедалі швидше, водні ресурси скорочуються, а орні землі руйнуються, гарантувати сталий розвиток стане серйозним викликом.

Проєкт FarmVibes – це новий набір технологій розумного землеробства від Microsoft Research, який оброблятиме інформацію про сільське господарство. Нещодавно Microsoft зробила відкритим вихідний код цих інструментів, щоб розробники програмного забезпечення та спеціалісти з обробки та аналізу інформації могли використовувати їх для перетворення відомостей про сільське господарство, молочне фермерство та іншу інформацію на заходи, які допоможуть підвищити врожайність і знизити витрати.

Набір інструментів доступний на FarmVibes.AI. Він містить набір алгоритмів, спрямованих на те, щоб надати дослідникам можливість розвивати сільське господарство на основі великого обсягу інформації. Фермери в усьому світі можуть використовувати цю технологію штучного інтелекту для прийняття ефективних рішень на кожному полі та фермі: від найкращого часу для посіву до правильного моменту збирання врожаю та його безпечного зберігання. Ці алгоритми працюють у Microsoft Azure і можуть запропонувати точну кількість добрив та гербіцидів, яку потрібно використовувати фермерам; спрогнозувати погодні умови, температуру та вітер, щоб забезпечити ідеальний час для посіву сільськогосподарських культур; розрахувати правильну глибину посадки насіння, на основі щільності, вологості та складу ґрунту; а також підказати фермерам, як різне насіння культур та різноманітні методи можуть утримувати вуглець у ґрунті, роблячи його більш родючим.

Ось лише кілька інструментів, які зараз доступні для сільськогосподарських компаній, фермерів і кожного дослідника, який бажає зробити свій внесок у виробництво здорової їжі.

• Async Fusion поєднує повітряні та супутникові зображення з відомостями, отриманими від наземних датчиків. З ними можливо створювати діаграми розподілу поживних речовин на основі багатоспектральних зображень дронів та інформації з датчиків, закопаних у ґрунт, встановлюючи норму добрив, підвищуючи врожайність і запобігаючи надмірному внесенню добрив. Ще одна сфера застосування – це створення карт вологості ґрунту, визначаючи коли і де слід висаджувати насіння на полях.
• SpaceEye використовує методи машинного навчання для видалення хмар із супутникових знімків, що дозволяє широкомасштабно застосовувати відомості до територій, які неможливо охопити зображеннями з дронів. Потім ці зображення можна обробити за допомогою штучного інтелекту для виявлення бур'янів, заражених рослин і ділянок, які потребують застосування гербіцидів.
• DeepMC використовує відомості про погоду від датчиків і коротко- та середньострокові прогнози, щоб передбачити температуру, рівень вологості, кількість опадів і силу вітру безпосередньо на поверхні. Це саме те, що потрібно фермерам: знати точні погодні умови саме там, де ростуть зернові культури, а не на відстані кількох метрів над землею, як показує звичайний місцевий прогноз.
• Інструмент аналітики запит «що, якщо» може оцінити, як за різних сценаріїв різноманітні методи сільського господарства вплинуть на кількість поглинутого в ґрунт вуглецю, і дозволять підвищити врожайність, покращуючи стан ґрунту. Дотримання найкращих практик також може стати додатковим джерелом доходу для фермерів, які займаються сталим розвитком, коли вони продають вуглецеві кредити, отримані за збереження вуглекислого газу в ґрунті без потрапляння в атмосферу.

«Сільське господарство є причиною зміни клімату, і воно найбільше страждає від зміни клімату, але за допомогою технологій воно також може бути вирішенням проблеми зміни клімату», — вважають автори представленого набору інструментів. «Саме тому ми робимо відкритим вихідний код — щоб зробити його доступним для спільноти, щоб вони могли об'єднати найкраще в науці про ґрунт з найкращим в комп'ютерних науках і допомогти забезпечити сталий розвиток сільського господарства».