Что происходит, когда ИИ приходит на хлопковые поля?

Точное земледелие и ИИ в сельском хозяйстве

Точное земледелие использует инструменты и технологии, такие как GPS и датчики, для мониторинга, измерения и реагирования на изменения в пределах поля в режиме реального времени. В частности, применяются технологии искусственного интеллекта (ИИ) для таких задач, как помощь фермерам в применении пестицидов только там и тогда, где и когда это необходимо.

Внедрение точного земледелия

Однако точное земледелие ещё не получило широкого распространения во многих сельских районах Соединённых Штатов.

Исследования в области умного сообщества и здоровья окружающей среды

Мы изучаем умные сообщества, науки об окружающей среде и политику здравоохранения, а также участвуем в исследовательском проекте по использованию ИИ и пестицидов в сельском хозяйстве в одном из сельских районов Джорджии.

Оптимизация использования пестицидов с помощью ИИ

Наша команда, возглавляемая Университетом Джорджии в штате Саутхерн и городом Миллен, при поддержке Университета Джорджии, местных средних школ и компании, занимающейся сельскохозяйственными технологиями FarmSense, внедряет датчики на базе ИИ для помощи хлопковым фермерам в оптимизации использования пестицидов. Джорджия — один из ведущих штатов по производству хлопка в США, где хлопок вносит почти 1 миллиард долларов в экономику штата в 2024 году. Однако только 13% фермеров Джорджии используют методы точного земледелия.

Инновации и доступ к ним

Инновации стимулируют экономический рост, но доступ к ним часто ограничивается крупными городами. Меньшие и сельские сообщества часто остаются в стороне из-за нехватки финансирования, партнёрств и технических ресурсов.

Применение ИИ в различных сферах

В то же время 75% прогнозируемого экономического воздействия генеративного ИИ сосредоточено в сфере обслуживания клиентов, маркетинга, разработки программного обеспечения и исследований и разработок, согласно отчёту McKinsey за 2023 год. В то же время применение ИИ для улучшения инфраструктуры, продовольственных систем, безопасности и здравоохранения остаётся недостаточно изученным.

Потенциал сельских сообществ

Тем не менее, небольшие и сельские сообщества обладают богатым потенциалом — здесь расположены такие опорные институты, как малый бизнес, общественные группы и школы, которые глубоко заинтересованы в жизни своих сообществ. И этот потенциал может быть использован для разработки приложений ИИ, выходящих за рамки традиционных корпоративных доменов.

Партнёрство для инноваций

Партнёрство для инноваций, коалиция людей и организаций из научных кругов, правительства и промышленности, помогает преодолеть этот разрыв. С момента своего запуска почти пять лет назад Партнёрство для инноваций поддержало 220 проектов в Джорджии, Южной Каролине, Кентукки, Теннесси, Вирджинии, Техасе и Алабаме, сотрудничая более чем с 300 сообществами в решении таких задач, как борьба с энергетической бедностью и безопасностью на реках.

Проект по использованию пестицидов на хлопковых полях

Один из проектов Партнёрства для инноваций предусматривает начальное финансирование и техническую поддержку для исследовательских групп сообщества. Эта поддержка позволяет решать местные проблемы, укрепляя как научные исследования, так и результаты на уровне сообществ. Программа недавно сфокусировалась на роли гражданского искусственного интеллекта — ИИ, поддерживающего сообщества и местные органы власти. Наш проект по использованию пестицидов на хлопковых полях является частью этой программы.

Проект в округе Дженкинс, Джорджия

Наш проект в округе Дженкинс, Джорджия, тестирует этот потенциал. Округ Дженкинс с населением около 8 700 человек входит в число 25 ведущих хлопководческих округов штата. В 2024 году примерно 1,1 миллиона акров земли в Джорджии были засеяны хлопком, и, согласно переписи сельскохозяйственных округов 2022 года, округ Дженкинс занял 173-е место из 765 округов, производящих хлопок в Соединённых Штатах.

Борьба с вредителями на хлопковых полях

Состояние штата выгодно отличается плодородными почвами, субтропическим и умеренным климатом, а также богатыми природными ресурсами, которые поддерживают процветающую сельскохозяйственную промышленность. Но эти же условия способствуют распространению вредителей и болезней.

Фермеры в округе Дженкинс, как и многие другие, сталкиваются с многочисленными нашествиями насекомых, включая вонючих клопов, хлопковых коробочных червей, кукурузных ушных червей, клопов-вредителей и тлей. Фермеры активно используют пестициды. Без точных данных о вредителях фермеры используют больше пестицидов, чем им, вероятно, нужно, рискуя здоровьем жителей и увеличивая расходы.

Методы борьбы с вредителями

Хотя существуют некоторые инструменты для интегрированного управления вредителями, такие как приложение Georgia Cotton Insect Advisor, они не получили широкого распространения и ограничены определёнными вредителями. Другие методы, такие как традиционный ручной поиск и использование липких ловушек, трудоёмки и отнимают много времени, особенно в жарком летнем климате.

Цель исследовательской группы

Наша исследовательская группа поставила перед собой задачу объединить методы раннего обнаружения вредителей на основе ИИ с существующими практиками интегрированного управления вредителями и приложением для консультантов по насекомым. Цель состояла в том, чтобы значительно улучшить обнаружение вредителей, снизить уровень воздействия пестицидов и сократить использование инсектицидов на хлопковых фермах в округе Дженкинс.

Методы мониторинга насекомых

Мы отобрали восемь крупных хлопковых полей, управляемых местными фермерами в Миллене, четыре активных и четыре контрольных участка, для сбора экологических проб до того, как фермеры начали сажать хлопок и применять пестициды.

Система мониторинга насекомых на основе ИИ

Команде помогала новая система мониторинга насекомых на основе ИИ под названием FlightSensor от FarmSense. Система использует алгоритм машинного обучения, обученный распознавать уникальные взмахи крыльев каждого вида насекомых-вредителей. Специализированная ловушка оснащена инфракрасными оптическими датчиками, которые проецируют невидимый инфракрасный световой луч — так называемую световую завесу — через вход треугольного туннеля. Датчик контролирует световую завесу и использует алгоритм машинного обучения для идентификации каждого вида насекомых, когда они залетают в ловушку.

Информация о распространённости целевых насекомых

FlightSensor предоставляет информацию о распространённости целевых насекомых, давая фермерам альтернативу традиционному ручному поиску насекомых. Информация позволяет фермерам регулировать частоту опрыскивания пестицидами в соответствии с потребностями.

Три вещи, которые мы узнали на данный момент:

Используя ИИ для раннего обнаружения вредителей и сокращения использования пестицидов, проект направлен на снижение вредных остатков в местных почвах и воздухе при одновременном содействии более устойчивому ведению сельского хозяйства.

Этот пилотный проект может стать образцом того, как сельские сообщества используют ИИ для развития сельского хозяйства, снижения рисков для здоровья населения и повышения квалификации на местном уровне.

Эта работа также способствует развитию приложений гражданского ИИ, основанных на реальных потребностях сообществ, которые другие могут внедрить и адаптировать в других местах.

Источник