Применение ИИ для выявления сорняков и их автоматического удаления
Сорняки остаются постоянной проблемой в сельском хозяйстве, конкурируя с культурами за солнечный свет, воду и питательные вещества. Сегодня цель — не просто «убивать сорняки» с помощью тракторов или химикатов, а избирательно удалять их, не повреждая посевы. Благодаря искусственному интеллекту (ИИ) и робототехнике современные машины могут распознавать культуры и сорняки с помощью компьютерного зрения, а затем автоматически уничтожать сорняки с помощью точного опрыскивания, механических инструментов, лазеров или тепла. Эта инновация снижает затраты, минимизирует использование химикатов и поддерживает устойчивое сельское хозяйство.
Сорняки — это постоянная проблема в сельском хозяйстве, поскольку они конкурируют с культурами за солнечный свет, воду и питательные вещества. Сегодня задача — не просто «убивать сорняки» (с этим справятся тракторы и гербициды), а делать это избирательно — удалять сорняки, не повреждая посевы.
Передовые технологии ИИ и робототехники предлагают мощные новые инструменты для этого. Используя компьютерное зрение и машинное обучение, современные сельскохозяйственные машины могут «видеть» отдельные растения, отличать культуру от сорняка и затем автоматически удалять или уничтожать сорняки.
Как ИИ распознаёт сорняки
Контроль сорняков с помощью ИИ основан на компьютерном зрении и глубоком обучении. Камеры, установленные на тракторах, опрыскивателях или небольших роботах, делают снимки растений, а модели ИИ (часто сверточные нейронные сети, CNN) обучаются отличать культуры от сорняков.
Carbon Robotics
John Deere
В результате современные системы зрения могут обнаруживать сорняки с точностью до пикселя. Они работают в реальном времени во время движения машины.
Опрыскиватели See & Spray от John Deere оснащены множеством камер и встроенных процессоров, которые сканируют тысячи квадратных футов в секунду. Каждый маленький кадр камеры анализируется машинным обучением для решения «культура или сорняк?», и если это сорняк, система мгновенно активирует сопло для опрыскивания в этом месте.
— Техническая документация John Deere
Фактически, ИИ превращает трактор в очень умного робота, способного распознавать даже мелкие сорняки с 2–3 листьями на поле.
Методы удаления сорняков с помощью ИИ
После идентификации сорняков разные системы удаляют их разными способами. Три основных подхода — точечное опрыскивание, механическое удаление и лазерное или термическое уничтожение. Все они используют ИИ-зрение для обработки только сорняков.
Точное опрыскивание (Spot Sprayers)
Эти системы устанавливают камеры на опрыскивающую балку или мобильную платформу и распыляют гербицид только на обнаруженные сорняки. Например, система See & Spray от John Deere использует камеры на балке и ИИ, сокращая использование гербицидов примерно на 59% в среднем.
Высокая скорость работы
Сканирует поля со скоростью до 24 км/ч
- Обработка нейронной сетью в реальном времени
- Индивидуальное включение сопел
Сокращение химикатов
Значительная экономия гербицидов
- Сокращение объёма гербицидов в 20 раз
- До 95% уменьшения использования химикатов
Механические прополочные роботы
Некоторые автономные роботы используют физические инструменты вместо распыления. Например, робот Element от Aigen (финансируемый крупными технологическими компаниями) сочетает камеры и ИИ с механической «мотыгой», которая вырезает сорняки у корня.
- Работа на солнечной и ветровой энергии
- Постоянное удаление сорняков без химикатов
- Контактный метод не повреждает культуры
- Идеально подходит для органического земледелия
Аналогично стартапы FarmWise и Verdant Robotics создали культиваторы с ИИ. Робот Verdant «Sharpshooter», например, использует компьютерное зрение для распыления минимальной дозы гербицида только на каждый сорняк, сокращая использование химикатов примерно на 96%. Механические методы особенно перспективны для органических или специализированных культур, где применение гербицидов нежелательно.
Лазерное и термическое удаление сорняков
Очень инновационный метод использует мощные лазеры или тепловые лучи для уничтожения сорняков. Компания Carbon Robotics (США) разработала LaserWeeder G2 — машину, которую тянет трактор, оснащённую несколькими лазерами мощностью 240 Вт и камерами.
Её система зрения (на базе нейронных сетей) сканирует растения и затем направляет лазеры для точечного сжигания основных тканей сорняка. Этот метод не использует химикаты и чрезвычайно точен: Carbon Robotics заявляет о субмиллиметровой точности и обработке миллионов изображений в час.
Эти методы удаления сорняков могут также комбинироваться. Например, Университет Гуэлфа создал сканер на тракторе с ИИ, который создаёт карту плотности сорняков на полях с лимской фасолью.
Фермеры могут затем применять гербициды только на отмеченных участках. В будущем мы можем увидеть интегрированные системы: робот будет использовать ИИ-зрение, чтобы решать, обрабатывать ли сорняк опрыскиванием, срезанием или сжиганием в зависимости от типа культуры и условий.
Примеры из реальной практики
Современные технологии удаления сорняков с помощью ИИ уже применяются на фермах по всему миру. Вот несколько примеров:
John Deere See & Spray
Эта ведущая в отрасли система широко используется в крупном зерновом хозяйстве. В испытаниях 2024 года опрыскиватели See & Spray обработали более 1 миллиона акров и сэкономили около 8 миллионов галлонов гербицида.
Я сократил расходы на гербициды на две трети, используя эту систему.
— Фермер из Канзаса
Технически See & Spray использует камеры на балке и встроенные нейронные сети для решения «сорняк или нет». Если система обнаруживает сорняк, машина активирует отдельное сопло, обеспечивая точечное нанесение.
Carbon Robotics LaserWeeder
Основатель Пол Майкселл (бывший инженер Uber) потратил годы на разработку лазерного удалителя сорняков с ИИ. Его LaserWeeder G2 использует обученную CNN для поиска сорняков и затем быстро облучает их лазером.
- Работает полностью на машине без доступа к облаку
- Может уничтожать сорняки «размером с кончик ручки»
- Работает днём и ночью в масштабах
- Субмиллиметровая точность
На практике LaserWeeder (тянущийся трактором) может работать круглосуточно и обрабатывать поля в больших масштабах. В каждом модуле несколько камер и графических процессоров, обеспечивающих субмиллиметровую точность. Такая точность означает, что культура практически не повреждается и не требуется дополнительная обработка почвы.
Опрыскиватель Ecorobotix ARA
Швейцарская компания Ecorobotix производит солнечный высокоточный опрыскиватель ARA. Его система «Plant-by-Plant™» использует глубокое обучение для быстрого обнаружения сорняков.
Сокращение химикатов
До 95% сокращения использования химикатов
Время отклика
~250 миллисекунд на решение по растению
Тесты показывают, что ИИ может распознавать виды сорняков с точностью до субсантиметра во время движения машины, принимая решения примерно за 250 миллисекунд на растение. Компания ориентирует устройство на высокоценные овощи и специализированные культуры, где экономия химикатов и труда критична.
Verdant Robotics – Sharpshooter
Стартап Verdant Robotics создал Sharpshooter — робота, который с помощью компьютерного зрения отмечает сорняки и затем распыляет на каждый из них минимальную дозу гербицида.
Обычное опрыскивание
- Высокое использование гербицидов
- Большие затраты
- Воздействие на окружающую среду
Точное управление с помощью ИИ
- Сокращение гербицидов на 96%
- Экономия затрат более 50%
- Минимальное воздействие на окружающую среду
Это ещё один пример технологии точечного опрыскивания с помощью ИИ, где система зрения заменяет целую бригаду опрыскивателей.
Исследования Университета Гуэлфа
Исследователи под руководством доктора Медхата Муссы разработали прототип системы для органических ферм с лимской фасолью. Камера с ИИ, установленная на тракторе, сканирует поле и создаёт карту плотности сорняков, например, амброзии.
Съёмка изображения
Камера с ИИ сканирует поле
Анализ ИИ
Алгоритмы отличают лимскую фасоль от сорняков
Картирование плотности
Создаёт точную карту плотности сорняков
Этот подход дополняет ручной осмотр: экономит время, снижает пропуски участков и направляет точечное применение гербицидов.
Другие инновации
- Aigen (США): Разрабатывает полностью автономного колёсного робота Element, который патрулирует поля, работает на солнечной энергии и физически вырывает сорняки с помощью лезвий, управляемых камерами.
- FarmWise (США): Создали роботов Vulcan и Titan, использующих собственные алгоритмы машинного обучения для идентификации и механического удаления сорняков между рядами овощных культур.
- Умные культиваторы: Расширение Penn State сообщает о тракторных «умных культиваторах» (Robovator от VisionWeeding, Robocrop от Garford), которые используют машинное зрение для точного управления инструментами культивации.
- Беспилотники: Даже беспилотники с мультиспектральными камерами и алгоритмами ИИ могут обнаруживать участки с сорняками сверху, помогая планировать обработку.
Короче говоря, будь то крупная ферма или небольшой специализированный участок, ИИ-устройства для удаления сорняков появляются в самых разных формах.
Преимущества: эффективность, прибыльность и устойчивость
Контроль сорняков с помощью ИИ приносит явные преимущества:
Значительная экономия химикатов
Опрыскивая только сорняки, эти системы значительно сокращают объём гербицидов.
- John Deere сообщает о сохранении миллионов галлонов
- Примерно 12 олимпийских бассейнов на площади всего 1 миллиона акров
- Средняя экономия 60–76% в использовании гербицидов
Повышение урожайности и здоровья культур
Раннее и более полное удаление сорняков помогает культурам лучше развиваться.
- Устраняет мелкие сорняки, которые могут пропустить люди
- Здоровые, более однородные посевы
- Снижает давление семян сорняков в будущем
Экономия труда и времени
Роботы с ИИ автоматически выполняют прополку, освобождая время человека.
- Сокращение потребности в ручном труде до 37%
- Новички работают на уровне экспертов
- Автоматизированная точечная прополка
Экологические и безопасные преимущества
Меньше гербицидов — меньше стоков в воду и почву.
- Меньше проходов по полю (сокращение расхода топлива)
- Отсутствие обработки почвы во многих случаях (предотвращение эрозии)
- Повышение безопасности на ферме (меньше людей, работающих с химикатами)
Анализ экономической эффективности
| Фактор затрат | Традиционный метод | Прополка с ИИ | Экономия |
|---|---|---|---|
| Затраты на гербициды | Применение в больших объёмах | Точное применение только на сорняки | Сокращение на 60-95% |
| Затраты на труд | Ручная прополка | Автоматизированная работа | Сокращение на 37% |
| Время работы оборудования | Много проходов по полю | Один точный проход | Экономия времени более 50% |
| Срок окупаемости | Не применимо | Более высокая первоначальная стоимость | Окупаемость 1-3 года |
Все это приводит к экономии затрат. Помимо сокращения гербицидов, фермеры экономят время работы техники и наёмных работников. John Deere и партнёры обнаружили, что хотя точечные опрыскиватели стоят дороже, окупаемость достигается всего за 1–3 года за счёт экономии ресурсов. Многие фермеры в испытаниях снизили затраты на контроль сорняков на акр вдвое и более после полного внедрения системы ИИ.
Проблемы и внедрение
Несмотря на перспективы, удаление сорняков с помощью ИИ всё ещё ново и не повсеместно. По состоянию на начало 2024 года только около 27% ферм США используют технологии точного земледелия для таких задач, как контроль сорняков.
Текущие барьеры
- Высокая стоимость оборудования
- Необходимость специализированных знаний
- Опасения по поводу владения данными и надёжности
- Сложность технологий
- Поля с сорняками, очень похожими на культуры
Я скептически относился к See & Spray, но после использования стал верить, потому что система оказалась простой и эффективной.
— Фермер из Северной Дакоты
Факторы роста
Тем не менее эксперты отрасли ожидают быстрый рост. Рост цен на ресурсы (удобрения, гербициды, труд) и экологические требования стимулируют фермеров переходить на точные методы.
Производители оборудования
Инновации стартапов
Интеграция ИИ
Перспективы на будущее
Управление сорняками с помощью ИИ всё ещё развивается, но тенденции очевидны: умные машины всё больше будут выполнять рутинные задачи по прополке.
Мультимодальное восприятие
Комбинация RGB-камер, мультиспектральной съёмки и даже датчиков запаха растений
Динамическое принятие решений
Выбор между опрыскиванием, срезанием или сжиганием каждого сорняка в режиме реального времени
Интегрированные системы
Интеграция с GPS и картографическими инструментами фермы для непрерывного обучения
Фермеры хотят «инструмент, который делает всё» — ИИ движется к этой цели, давая машинам гибкость решать задачи прямо в поле.
— Эксперт по сельскохозяйственным технологиям
Глобальное влияние на устойчивое развитие
Крайне важно, что эти решения с ИИ соответствуют глобальным требованиям устойчивого сельского хозяйства. Потребители и регуляторы всё чаще требуют снижения химических остатков и экологически чистого земледелия.
Сокращение химикатов
Сокращение использования гербицидов на 80–95% в некоторых случаях
Решения для труда
Помогает фермам адаптироваться к нехватке рабочей силы
Адаптация к климату
Поддерживает фермы в условиях климатического стресса
