28-29 июля 2021 года прошла пятая конференция «Информационные технологии в аграрно-промышленном комплексе России». Организатором мероприятия выступило ООО «ИД Коннект». В связи с ковидными ограничениями конференция в этом году проводилась в онлайн-режиме.
Панельная дискуссия «Цифровизация в растениеводстве»
В панельной дискуссии, посвященной вопросам цифровизации в растениеводстве, в качестве ключевых спикеров приняли участие:
- Николай Жидков, заместитель генерального директора, Агропромышленная корпорация ДОН;
- Лаврентий Плотников, руководитель направления по работе с партнерами и ключевыми клиентами компании Trimble;
- Андрей Полухин, врио директора ФГБНУ «Федеральный научный центр зернобобовых и крупяных культур»;
- Дмитрий Рыжков, менеджер по цифровой трансформации, ООО «Алма Продакшн»;
- Дмитрий Хахулин, заместитель Генерального директора по ИТ, УК «Горкунов»;
- Максим Шатилов, научный сотрудник отдела экономики и прогнозов, ВНИИО – филиал ФГБНУ ФНЦО.
Модератор форум Дмитрий Корешков начал дискуссию с обсуждения вызовов, стоящих перед растениеводством России – это расширение площадей, рост цен на энергоресурсы, импортозамещение в семеноводстве, необходимость сохранения урожая в полном объеме, ограничение цен на продукцию, выход на внешние рынки и т.д.
Николай Жидков считает, что расширение площадей – это не общий вызов, а, скорее, региональная проблема тех регионов Российской Федерации, которые сегодня с ней сталкиваются: «В ЦФО у нас таких проблем вообще нет – мы были бы рады заняться расширением площадей, но это невозможно, поскольку вся земля уже находится в обороте. А цена на энергоресурсы, напротив, очень важный момент, который занимает сейчас в формировании себестоимости одну из ключевых позиций в растениеводстве. Здесь каждый справляется по-своему: кто-то контрактуется на рынке через тендеры, кто-то занимается удешевлением энергоресурсов за счет снижения качества, кто-то выбивает себе выгодные контракты. Мы в Агропромышленной корпорации ДОН применяем у себя топливные модули, рамках использования которых можем как-то прогнозировать и даже регулировать рынок за счет крупных поставщиков».
Говоря о цифровизации в растениеводстве, Николай Жидков отметил, что все привыкли начинать с экономии затрат на операционные расходы (ставить датчики топлива и т.д.), и это у всех растениеводов на рынке уже присутствует: «Мы идет чуть дальше – начинаем уже работать с точным земледелием – картированием урожайности, дифференциальным внесением химикатов. Внедряем первую в России систему «свой – чужой» по внесению пестицидов – она позволит нам точно дозировать химикаты непосредственно на растения-вредители, что даст возможность сэкономить порядка 40% водных ресурсов и до 40% химраствора».
В ИТ-департаменте Агропромышленной корпорации ДОН была принята следующая концепция: «Все, что можно посчитать, все, что можно учесть, необходимо перевести в цифровое поле. Мы максимально прозрачной сделали движение запчастей, посчитали и автоматизировали систему учета ГСМ. К сожалению, на рынке невозможно найти наше отечественное решение, российский продукт, который комплексно подошел бы к той или иной задаче. Чтобы что-то автоматизировать на российском оборудовании или ПО, ты либо заходишь на какой-то эксперимент и набиваешь себе шишек, а потом зачастую этот продукт просто забывается, и ты остаешься со своими проблемами». Николай Жидков также посетовал на недостаток кадров в регионах.
Максим Шатилов считает, что доля производителя в потребительской цене продуктов в идеальном случае должна составлять до 80%, а сейчас она занимает в 2-3 раза меньшую долю. А это означает, что наш отечественный производитель недополучает свою прибыль – она теряется в цепочках сбыта, и именно в этой проблеме может помочь цифровизация – она может убрать лишние звенья, лишних посредников в цепочках сбыта, что должно положительно сказаться, с одной стороны, на цене товара в магазинах, с другой стороны, обеспечить дополнительную прибыль производителю. Вопрос в то, сколько времени нам потребуется для внедрения этих цифровых технологий?
Дмитрий Корешков предложил перейти ко второму вопросу повестки дня – к опыту комплексного внедрения технологий точного земледелия в России и мире, проблемным аспектам и рекомендациям по их решению.
Какой бы хорошей ни была система, каким бы хорошим ни было оборудование, его необходимо подстраивать под технологический процесс компании, – считает Лаврентий Плотников: «Мы нашли оптимальные пути для решения таких проблем. Например, если речь идет о простом автопилоте – чтобы он заработал на с/х предприятии и приносил клиенту реальную пользу, давал экономический эффект, необходимо сначала обучить персонал работать с этим оборудованием. И мы постоянно проводим полевые обучения, рассказываем, как пользоваться нашими технологиями, показываем, как это оборудование должно функционировать в поле. Естественно, что такое оборудование должно обладать очень простым интерфейсом – так, у Trimble сейчас есть новое поколение оборудования, которое позволяет запускать сложны процессы одной кнопкой». Лаврентий Плотников также считает разумным при внедрении технологий привлекать аутсорсинг, чтобы у клиента не было дополнительных забот, не связанных с его основной деятельностью. В противном случае необходимо создавать внутри компании отдельное подразделение по технологиям точного земледелия – таких примеров тоже достаточно много. В крупных холдингах России подобные отделы были организованы еще 10 лет назад: «По каким-то направлениям точного земледелия Россия даже опережает другие страны, по другим, к сожалению, немного отстает. Например, формирование маршрутов движения пришло к нам из Европы (из Германии) – там небольшие поля, ограниченные площади, поэтому для них так важно четко обрабатывать каждый клочок земли. Сегодня такое формирование маршрутов практикуется в Белоруссии и начинает все больше захватывать и Россию. Например, хотя в том же Краснодарском крае поля очень большие, но они перенимают технологию оптимизации маршрутов движения, чтобы техника не двигалась хаотично по полю, а действовала по заданным направлениям, которые программируются ПО. Также активно внедряется дифференцирование внесение материалов – в этом сегменте мы чуть отстаем от Европы. Россия отстает по автоматизации прицепного оборудования, так как хозяйства располагают устаревшим парком техники».
Продолжая тематику точного земледелия, Николай Жидков представил опыт корпорации ДОН: «Мы начали с того, что сделали некую сборную солянку из оборудования, которое можно было найти на рынке – тогда еще просто невозможно было получить комплексное решение. Мы пошли по пути инвестиций в собственные станции RTK (это устройство, посылающее через GPRS-соединение корректируюший сигнал, позволяющий повысить точность обычного GPS-позиционирования до 2,5 см), которые доступны для всех в радиусе 80 км. Самая большая проблема здесь в том, чтобы подать в поле качественный сигнал, поскольку мобильное покрытие отсутствует».
Следующей темой обсуждения, предложенной модератором дискуссии, стала так называемая датацентричность, как основа цифровой трансформации в растениеводстве; проблематика источников и качества данных, цифровых платформ по их агрегации и дальнейшему анализу.
Максим Шатилов указал на то, что сегодня системы по сбору данным, как правило, предоставляются с вариантом облачного хранилища? «Опасность таких ИТ-решений заключается в том, что санкции и ограничения, вводимые по сети Интернет, могут привести к потере данных, аккумулированных на зарубежных серверах, расположенных за пределами России. Еще одно ограничение связано с тем, что невозможно управлять оборудованием онлайн и нельзя смотреть онлайн собранную информацию – что-то делать с данными можно только постфактум. Третья проблема связана с отсутствием четкого понимания, какие именно данные нужны для последующей обработки».
Лаврентий Плотников сфокусировал внимание участников дискуссии на полезности сбора данных с прицепных с/х агрегатов: «Сегодня уже никого не удивишь возможностью отслеживать перемещение трактора по полю – иное дело информация, поступающая с умных, обвешанных всевозможными датчиками, прицепных агрегатов. Именно эти данные на сегодняшний день представляют наибольшую ценность для последующей обработки – это нормы внесения материалов (учетная и контрольная информация, которая является наиболее ценной и востребованной заказчиками). Эта информация интересна также и надзорным органам, чтобы они могли точно определить, сколько было внесено удобрений, не вредно ли для конечного пользователя количество внесенных гербицидов, насколько эффективно расходовались субсидии от государства. Например, в Германии подобная информация с полей в обязательном порядке поставляется в контролирующие органы. В России, по оценке Trimble, 90% данных используются только для оперативного контроля. Если же говорить о Big Data и глубокой аналитике данных, то ими занимается, максимум, 10% от всех компаний на с/х рынке – пока слишком много сложностей по их интеграции с учетными и BI-системами».
«Система, которую мы используем, позволяет существенно упростить планирование – это данные по севообороту, по истории поля, выработке машинного парка. У нас полностью автоматизирована система по учету рабочего времени (оплаты труда)», – заявил Николай Жидков. – «При этом следует понимать, что чрезмерное количество данных – это тоже не выход. Например, я могу получить данные по температуре нахождения водителя в кабине, но какова цель их извлечения? Если эти данные не нужны в данный момент, то они будут просто накапливаться на серверах без последующей обработки и принесения ценности. Основные данные, которые мы используем в своей информационной системе, это данные о почве, об обработках, о внесении пестицидов, об урожайности полей. И это еще не Big Data, а вполне обычный анализ, позволяющий нам принимать прагматичные решения».
Андрей Полухин оценил готовность с/х предприятий России использовать крупные датацентричные системы в своей повседневной работе: «В семеноводстве использование современных цифровых решений является достаточно новым веянием. Цифровые системы позволяют нам сейчас значительно повысить скорость селекционного и семеноводческого процесса. Мы сейчас плотно работаем с рядом научных и производственных организаций, которые на наших производственных полях и делянках испытывают возможности своих цифровых систем. Выяснилось, что самая большая проблема при использовании Big Data – это интерпретация собранной информации. И здесь огромную роль начинает играть наличие с/х специалистов с высокими компетенциями, прикладными знаниями, которых у ИТ-экспертов просто нет. Нам нужны междисциплинарные исследовательские проекты».
Дмитрий Рыжков считает, что сегодня тенденция использования данных кардинально меняется на рынке: «Последние 4-5 лет вход в BI-системы радикально понизился. К чему это приводит на практике? К тому, что убирается разрыв человеческого фактора. Когда вы накапливаете огромный объем данных в различных системах (от классических таблиц MS Excel и до датчиков), у вас появляется возможность с помощью достаточно простых и недорогих инструментов следить за всеми своими данными. При этом вы получаете не просто некие таблицы, а визуализированные данные. Пройдет 4-5 лет и у вас будет в наличии некий черный ящик (ИТ-решение), в который не будет необходимости залезать ИТ-специалистам. Т.е. у вас будет продукт, который можно просто повесить на трактор, и не ломать голову над тем, как собирать и правильно обрабатывать информацию. Сегодня проблема в том, что нам необходимы междисциплинарные люди, агрономы совершенно нового поколения, готовые принимать и использовать современные цифровые решения».
Модератор дискуссии поинтересовался у Дмитрия Рыжкова, есть ли востребованность на практике в технологии Agro IoT? Каковы варианты применения, оценка эффективности, есть ли сдерживающие факторы и пути их преодоления?
«Уже совсем скоро, как это излагается в фантастических романах, два-три человека с помощью ИТ-инструментов смогут управляться с большим объемом агротехники на селе», – уверен Дмитрий Рыжков. – «Мы просто удлиним радиус действия своих чувств: датчики на растениях и пр. будут говорить специалистам-операторам, что пора собирать урожай или вносит подкормку. И этим уже датчикам не надо будет платить зарплату, да и стоимость самих датчиков будет несопоставимо ниже сегодняшней заработной платы с/х специалистов. Разумеется, пока этого еще нет – цифровая техника все еще стоит дороже дешевого ручного труда. Кроме того, у техники пока еще нет той скорости и того зрения, которым обладает живой человек, но совсем скоро все это изменится».
Затем Дмитрий Корешков перевел обсуждение к следующей тематике – к беспилотным решениям для с/х техники в целях применения в растениеводстве, текущих возможностях существующих решений, удовлетворенности в них аграриев и ближайших перспективах, предоставив слово Лаврентию Плотникову.
Представитель компании Trimble снова подчеркнул, что беспилотная техника на полях сегодня работает пока еще с участием человека, с наличием оператора в кабине, который присматривает за такой умной машиной: «На сегодняшний день мы уже можем заранее формировать маршрут движения комбайна или трактора. Уже есть проекты, когда наша техника выходит в полностью беспилотном исполнении и работает на поле в автономном режиме, тем не менее, чтобы доставить ее на поле нам все еще необходим пилот в кабине. Большой интерес со стороны клиентов вызывают и беспилотные летательные аппараты, которые уже не просто собирают данные, а могут производить обработку посевов».
Сравнивая достижения российского АПК с мировым опытом внедрения беспилотных систем, Лаврентий Плотников заявил о том, что Россия сейчас идет практически в ногу с остальным миром и лишь слегка отстаем в процессе внедрения полностью беспилотных систем. Компания Trimble активно работает с российскими производителями с/х техники, внедряя у них системы автономного вождения, а также с представителями автомобильной промышленности. Лаврентий Плотников снова и сова подчеркивал важность работы с прицепными агрегатами, которые переходят сегодня на электронное управление.
Завершилась дискуссия обсуждением перспектив цифровизации мониторинга и контроля заболеваний растений, текущего уровня точности нейросетей и иных решений, других перспективных ниш для применения ИИ в растениеводстве.
Андрей Полухин отметил, что первое направление в этой области, которое сейчас уже довольно широко используется, это дистанционный полевой мониторинг болезней, поражения культурных растений сорняками и вредителями. Такой мониторинг сейчас обеспечивается с помощью беспилотных летательных аппаратов. Трудности тут могут возникать только с интерпретацией поступающих данных. Второе, гораздо более сложное, направление связано с точными системами определения заболеваний. В этом случае, чтобы сформировать какой-то действующий, адекватный продукт, необходимо провести значительную работу с точки зрения его наполнения: здесь тысячи фотографий должны делаться в определенном качестве, при определенном освещении, под определенным углом; сейчас не каждый вид растений мы способны проанализировать достаточно точно, чтобы автоматически получать нужный нам результат. При переходе к таким технологиям мы сталкиваемся с проблемой создания качественных снимков, грамотной интерпретации, адекватного программного продукта, который будет работать в автоматическом режиме. Здесь уже цена ошибки искусственного интеллекта, который выдаст неверный диагноз, будет гораздо выше, поскольку в данном случае ИИ берет на себя ответственность за принятие управленческого решения (как последняя инстанция). Однако в перспективе именно это направление может стать отправной точкой для третьего этапа, который мы обозначаем термином «цифровой агроном».
Отвечая на вопрос модератора о достижимой для современных ИТ-решений точности определения заболеваний, Андрей Полухин заявил, что она составляет порядка 70%: «Для принятия управленческого решения, на мой взгляд, такой точности пока недостаточно, поскольку она закладывает слишком большие риски. Адекватным параметром, в которому нам следует стремиться – это 90% точность определения заболеваний. Только тогда мы сможем говорить об эффективной коммерциализации решений и формировании доверия со стороны товаропроизводителя. Человек на селе сам проголосует рублем, если увидит эффективность использования новых решений».
Говоря о своем тепличном хозяйстве, Дмитрий Хахулин отметил, что у них применения искусственного интеллекта пока нет, и оно даже не ожидается в ближайшее время: «Мы пытались проверять подобные решения, но качество фотографий, алгоритм принятия решений, а самое главное, оперативная передача информации – со всем этим есть большие проблемы, которые пока остаются нерешенными. Пока мы ограничиваемся мониторингом и ручной фиксацией на картах, после чего сами агрономы принимают решения. Ошибка при принятии решений автоматизированной системой обойдется нам слишком дорого. Но мы пытаемся уже сейчас вытягивать из агрохимиков алгоритмы их повседневной работы, принятия ими решений, чтобы потом их можно было бы закладывать эти методы в ИТ-систему для дальнейшего ее обучения».
(Продолжение следует)
