Scienty

В чём значение искусственного интеллекта для сельского хозяйства? Возможен ли полный замени человеческого труда в этой сфере? Не исчезнет ли при этом традиционная любовь к земле? Бытует мнение, что создание цифровых технологий — прерогатива мужчин. Об этом рассуждает Анастасия Владимировна Греченева, кандидат технических наук, заведующая лабораторией искусственного интеллекта, директор Проектного института цифровой трансформации АПК РГАУ — МСХА им. К.А. Тимирязева.

Для чего искусственному интеллекту место в сельском хозяйстве?

Много процессов в производстве и сельском хозяйстве требуют контроля: подсчёт животных, наблюдение за ростом растений. Такая задача давно может быть выполнена машиной. Она частично уже механизирована и не требует высокой квалификации. В связи с этим видится перспектива создания систем, замещающих человека в рутинных процессах: контроле и выполнении монотонных функций. Человек же сможет заниматься творческой и инженерной работой, понимая, как развивать бизнес и сельское хозяйство, направляя свои силы в этом направлении.

Вы разговаривали с людьми, работающими в местах, куда планируете внедрять инновации? Каково их отношение к этому?

Получаем противоречивые отзывы. Внедрение цифровых технологий систем ИИ тормозится низкой цифровой грамотностью населения, что приводит к недоверию таким системам. Нужно заниматься не только разработкой, но и обучением: доказывать населению, что системам стоит верить, ведь их успешно применяют за рубежом и в российских агрохолдингах. Вначале система может казаться непонятной «черной коробкой», да еще дорогой, но потом приносит большой эффект, в том числе экономический, сокращая трудозатраты и повышая качество данных для принятия управляющих решений, корректировки технологий производства и его оптимизации.

Бывали ли у вас случаи, когда объясняя смысл использования таких технологий, люди сначала не верили, а потом принимали вашу точку зрения?

Мы ведем просветительскую деятельность в рамках программ дополнительного профессионального образования. Вуз выполняет миссию подготовки специалистов для производств. Малые курсы от 16 до 72 часов демонстрируют применение конкретных технологий ИИ на производстве и получаемый эффект. После курсов поступают заказы на разработки, руководители получают отзывы от сотрудников, прошедших обучение. В них появляется видение, которого раньше не было. Начинается с малого: сначала показано простое замещение ручного труда, затем масштабирование на более глобальные и сложные задачи.

— Возможно, то же самое наблюдаем сейчас на экране позади вас, когда доярка подступает к корове. Какую именно процедуру она проводит?

Система на экране отслеживает биомеханику человека во время доения по ключевым точкам. Она контролирует как работу новичка в процессе доения, так и соблюдение санитарных норм. Существуют регламенты: доярке нужно простерилизовать руки, надеть перчатки, форму. Приблизиться к корове с правильной стороны, провести стерилизацию вымени и т.д. Все это записано как модели, фиксируемые нейросетью.
Нейросеть обучена нормам по показателям, но не требует обучения каждого человека. Создан набор шаблонов, которые она аппроксимирует для разных телосложений и форм. Нейросеть устойчива к таким моментам, как закрытые ноги халатом. Она определяет ключевые точки человека в разных условиях и может диагностировать нарушения, выдавая рекомендации работнику.

— Как нейросеть может определить, что на руках нет перчаток?

— В каком, интересно?

Видимость перчатки скрыл животное, она была темного цвета, поэтому нейросеть посоветовала ветеринару осмотреть корову из-за проблем с телосложением. Позже мы заметили реальную проблему и обучили вторую нейросеть, которая анализировала объекты после первой.

— Какое время нужно нейросети, чтобы изучить этот урок?

Разработка нейросети состоит из этапов: сбор и разметка данных занимают 80% времени, обучение модели — 20%. Обучение регулируется параметрами: количеством повторений обработки данных нейросетью, настройками размера модели. Можно выбирать модель разной сложности: для сложных процессов и уникальных объектов — большие модели с большим числом параметров, чем маленькие. Например, для детектирования перчаток можно использовать небольшую модель. S Самое маленькое значение достигается благодаря настройке параметров и мощному оборудованию, на котором происходит обучение.

— Также обращает на себя внимание анализатор качества, конкретно для яблок. Какова цель подобных роботов?

Это комплексное решение объединяет аппаратную и программную составляющие. Разработанные собственными силами нейросети служат основой для алгоритмов управления роботом, способным перемещать объекты с учетом их свойств. На примере яблок продемонстрируют его возможности.

— Где это используется: в реальности или всё ещё разрабатывается?

Мы выполняем заказы, которые ставит бизнес. Мы не создаём проблемы, а используем свои знания и время для решения актуальных задач. Для этого мы знакомимся с проблемами бизнеса на стратегических сессиях и конференциях, обмениваемся контактами и получаем техническое задание. Например, задача с яблоками выдвинута ритейлом. X5 Group. Это популярный в России ритейл, управляющий магазинами «Пятерочки», «Перекрестки» и «Чижики». У него задача принимать фрукты и овощи, потому что ритейл — это уровень бизнеса с торговыми площадями, но без собственного производства. Производство находится у фермеров. Фермеры привозят продукцию, ритейл принимает ее к реализации. В случае некачественной продукции риски ложатся на ритейл. Например, если в «Пятерочке» плохие фрукты и овощи, люди думают, что это «Пятерочка» выращивает такие. На самом деле «Пятерочка» ничего не выращивает, а только приняла у какого-то товаропроизводителя сырье низкого качества для реализации.

— И как вы можете это исправить?

Уязвимость производства можно снизить, создав систему, которая не устает отсматривать качество продукции. До создания системы ИИ приемка осуществлялась следующим образом: распределительные центры и лаборатории следили друг за другом через камеры. Продукция в мешках и на паллетах привозилась в распределительный центр, где ее распаковывали на столы по выборке (пятый, десятый, двадцатый мешки из партии в 100). Первый человек распаковывал мешки на стол, второй – находящийся в другом месте – подключался и смотрел на этот стол через камеру, отсматривая качество сырья. Стол состоял из девяти секций. Процент поражения гнилью по всей партии исчислялся как процент поражения на столе. При поражении более процента вся партия браковалась. Задача – наблюдать за качеством сырья с помощью машины, давно ставшей возможной.

— Может наблюдать за всем, а не только за отдельными мешками?

— Да. Та же нейросеть, которая проверяла работу доярки, может контролировать сотрудника, который переносит мешки. Это возможно как с точки зрения качества работы, так и с точки зрения сохранения здоровья. Наша система дает рекомендации по отдыху: если человек долго занимался рутинной работой, ему предлагают физические упражнения, например. Мы создаем не только системы наблюдения, но и ориентированные на самочувствие человека.
Мы работаем не только с фруктами и овощами, но и ягодами.

— В чем разница?

Этот продукт требует особых условий при перевозке и хранении: рефрижераторы с заданной температурой и влажностью. Часто фермеры тратят много ресурсов на поддержание этих условий, но ягоды могут испортиться во время транспортировки из-за нарушения температурного режима. При жаре 40° нужно повысить охлаждение в рефрижераторе для соблюдения нормы. Разработана система, которая определяет стойкость ягод к порче, прогнозирует срок годности и рекомендует пересмотреть точки сбыта с учетом расстояния доставки. Это комплексная система, внедряемая в логистику, которая позволяет фермерам быть уверенными, что продукт будет доставлен качественным и у них будет время на его реализацию.

Другими словами, эта система помогает фермерам, а не вредит им, как могло показаться?

Да, это очень важно. Часто встречаем барьер: не все фермеры готовы открыто работать, считая, что система с их данными начнет действовать против них, создавая помехи производству. Видимо, так работает русский менталитет. Сейчас стараемся преодолеть это. Понимаем: чем больше людей доверят нашим системам, тем быстрее общество цифровизируется.

— Чуть тревожно звучит. Зачем обществу цифровизовываться?

Искусственный интеллект может быть эффективен не только на этапах производства, но и оптимизации процессов выбора продукции, составления рационов питания, индивидуальных рекомендаций, логистики бизнеса и повседневной рутины. Такая система позволяет систематизировать и прогнозировать исходы на основе множества данных. Человеку сложно учесть все параметры, это требует времени, усидчивости и планирования. Перекладывая такой процесс на машину, которая не имеет к тебе субъективного отношения и обучена на успешных историях и идеалах, можно получить более эффективный результат. Программный код с определенными критериями доверия может создать систему, упрощающую и улучшающую жизнь.

— За вашей спиной робот Настя, по-видимому, названный в честь вас. Для каких целей его создали и что способен делать?

— Этот робот — учебная система. Сочетание драйверов и механизмов, которое позволяет запускать алгоритмы и программы, созданные студентами. Когда студент завершает работу чистым программным кодом, это не всегда интересно. Но когда у него есть возможность применить этот код и получить обратную связь, интерес студентов возрастает в разы, я это регулярно наблюдаю.
Когда видно, что сложная система работает на основе логики, алгоритмов и ошибок студента, обучение проходит быстрее и эффективнее.
Данная система — набор исполнительных механизмов, датчиков и выводящих устройств для реализации алгоритмов работы больших языковых моделей. Другими словами, это робот, управляемый голосовыми командами, созданными на основе большой языковой модели, разработанной в Тимирязевской академии.
У нас есть два таких робота: Настя, находящаяся сейчас на модификации, и Маша, работающий в стационарном режиме. Он встречает гостей, общается и узнаёт конкретных людей.

— Как ему это удается?

Мы создали нейросеть, которая распознаёт людей. Робот способен вести диалог, учитывая конкретную персону, задавать ей релевантные вопросы. Он может просматривать интернет-новости о человеке и строить беседу на основе этой информации.

— Вашим роботам дают имена: Настя, Маша, собака Тима… Неужели это попытка придать им человеческие черты, оживить их? Может быть, в этом есть опасность?

Вопросами этики искусственного интеллекта сейчас активно занимаются юристы и разработчики. На встречах по данной теме поднимают вопрос о том, может ли ИИ привести к восстанию машин.

— А этого не может быть?

— Нет. Во всяком случае, не на нашем веку.

— А в другом веке такое возможно?

Предсказать будущее сложно, но пока ИИ — это технологии, созданные людьми. Наблюдаем попытки создания искусственным интеллектом собственного ИИ, но пока без успеха. Вопросы одухотворения, вероятно, связаны с доверием. Работая с механизмом, вкладываешь в него функционал и желаешь, чтобы системы не только выполняли поставленные задачи, но и превосходили твою логику. Как преподаватель, радуюсь, когда студенты превосходят меня, их код работает лучше и быстрее моего.

Вы не считаете это опасным для вас, и в случае с искусственным интеллектом тоже не видите опасности?

— Да, именно так. Это мое детище, мне нечего бояться.

— Вы сказали, что отказались от БПЛА. Почему?

Существуют ограничения использования и санитарные нормы полетов. Находимся в центральном регионе, сотрудничаем с большим количеством растениеводческих компаний и предприятий, которые обладают собственными БПЛА. Мы создаём системы и компьютерные программы для обработки данных от них. Отказ от БПЛА также связан с ограничениями полетов, введенными из-за геополитической обстановки. Это стало вызовом, и мы начали работу с наземными системами. Наша собака Тима — беспилотное устройство, которое передвигается наземь. Растениеводство — одна из самых технологически продвинутых отраслей сельского хозяйства, где уже давно используется скаутинг с помощью БПЛА. Появление ограничений на полеты было сложно для компаний. Мы решили попробовать реализовать мониторинг посевов с помощью наземных систем.

Как участвует ваша собака в этом процессе?

Из-за различий в поле возникает неравномерность роста культур. Где-то саженцы уже проросли и достигли определенного этапа развития, а где-то все еще находятся в стадии всходов. В связи с этим необходимо применять разное количество и виды удобрений. Наша система использует мультиспектральные изображения, полученные с дронов или наземных роботов, и рассчитывает… NDVI Нормализованный разностный вегетационный индекс позволяет точно оценить состояние посевов. Это дает возможность дифференцированно вносить удобрения там, где это нужно. Неоднородность и отсутствие информации могут привести к потере урожая до 20–30% с отдельных участков. Мы решили, что распознавать фазы роста и определять вредителей может не коптер, а собака Тима. Для подобных наземных беспилотников разрабатываем программное обеспечение. Наша собака программируемая, есть разные модели. Закупили систему, позволяющую писать собственный софт. Это дает возможность адаптировать совершенные китайские технологии к российским условиям сельского хозяйства. Мы не гонимся за мировыми лидерами в конкуренции по робототехнике. Можно сказать, что китайские или американские роботы достаточно эффективны механически, универсальны по биомеханике и повторяют биомеханику человека. А что можем мы? Дать им мозги, а это еще круче, чем чистая механика.

Многие считают, что искусственный интеллект и цифровые технологии — это исключительно мужская сфера деятельности, где женщинам не место.

Не разделяю мнение, что за сложными технологиями стоят только мужчины. Команды состоят из тех, кто обладает мужской стойкостью и прямолинейностью, и тех, кому свойственны софт-качества, чаще встречающиеся в женском мозгу. При смешивании коллектива разнополых специалистов получается баланс. Сейчас я не программирую, а руководить процессом. Занимаюсь логикой, созданием концепций систем, но раньше много программировала. Найти подход к разработчику, вдохновить на определённые мысли, сделать его работу более логичной, отсечь лишнее, настроить целеполагание — женские качества, как мне кажется. Не зря говорят, что женщина — это шея. Модерировать процесс, крутить им, направлять нужно таким, как я.

В 2019 году защитила кандидатскую диссертацию, направленную на создание нового метода контроля перемещения объектов с помощью акселерометров. Полученный опыт в создании новых методов контроля помог адаптироваться к современным условиям жизни. Сейчас как никогда нужно развивать цифровые технологии и знания в этой области. Технический склад ума работает так: «Была бы методичка, и через полчаса пойдем сдавать». В этом смысле мышление технического отличается от гуманитарного.

— То есть гуманитарии вам не подходят?

В команду приветствуются гуманитарии, так как это другой взгляд на вещи. Стремление объединять людей из разных областей помогает реализовывать проекты быстрее и эффективнее. Такая стратегия тиражируется, и люди собирают в командах агрономов, программистов и других специалистов. Монодисциплинарность уже давно не актуальна, мультидисциплинарность сейчас очень важна.