Ученые Пермского Политеха (ПНИПУ) разработали беспилотники, позволяющие сократить расходы воды, удобрений и средств защиты растений, а также на 20% повысить урожайность посевов. Программно-аппаратный комплекс БПЛА, оснащенный мультиспектральной камерой и системой искусственного интеллекта, может значительно упростить работу фермеров. Инновационные дроны умеют собирать данные для прогнозирования урожая и выявления проблем, создают карты полей и даже самостоятельно вносят удобрения в почву. Исследование выполнено в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Использование дронов в сельском хозяйстве сегодня переживает настоящий бум. При этом на российском рынке на текущий момент нет аналогов беспилотного комплекса, созданного в Пермском Политехе, а импортные варианты недоступны отечественным агропромышленным комплексам. Беспилотные летательные аппараты обладают массой преимуществ: возможность проводить технологические операции, не повреждая посевы колесами, большая площадь покрытия и качество визуализации и пр. Поэтому в последние годы на их разработку для нужд сельского хозяйства во всем мире тратятся колоссальные суммы. Так, например, в 2022 г. объем мирового рынка сельскохозяйственных дронов составил почти $14 млрд. Ожидается, что в 2030 г. эта сумма увеличится в несколько раз.
БПЛА, разработанный в Пермском Политехе, может находиться в воздухе до 40 минут, его максимальная высота полета ― 6 км, а грузоподъемность ― до 10 кг. Такой дрон может обслуживаться в России, что значительно сокращает затраты на ремонт. Но главной уникальной особенностью БПЛА является мультиспектральная камера, благодаря которой происходит распознавание и анализ огромного массива данных, собранных с полей.
Подробнее об этом корреспонденту «Научной России» рассказал научный руководитель проекта, доцент кафедры «Автоматика и телемеханика» ПНИПУ, кандидат технических наук Сергей Сторожев.
«Полученная с полей картинка полностью анализируется алгоритмически. Благодаря этим данным мы можем узнать, например, в каком месте и какое конкретное растение нуждается в дополнительном удобрении, защите и т.д. Система автоматического управления позволяет поддерживать устойчивое состояние БПЛА во время полета. <…> Чтобы научить искусственный интеллект работать с тем или иным растением, распознавать его особенности, его болезни и т.д., нужно иметь огромный датасет, то есть набор картинок. Причем этот набор картинок сначала необходимо обработать вручную. Затем обучить нейросеть. Этим в дальнейшем мы и будем заниматься со следующего года, так как таких датасетов на просторах интернета попросту нет. И затем эта нейросеть, уже без участия человека, сможет анализировать картинку и принимать решение о том, какие меры будут полезны в той или иной ситуации. Вся эта огромная работа, о которой я говорю, будет проведена в стенах нашего вуза».
Применение программно-аппаратного комплекса БПЛА, созданного в Пермском Политехе, повысит урожайность посевов на 10–20%; на 15–25% сократит затраты на удобрения и средства защиты растений, а также на 20–30% снизит расход воды для орошения. Это позволит существенно сэкономить ресурсы и повысить общую эффективность сельскохозяйственного производства.
Фото в тексте и фотографии в галерее: Руслан Мухаметсафин / Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Новость подготовлена при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ