- Алексей Васильевич, в чем актуальность ЦДР для фермеров?
- Одной из наиболее важных задач руководителя аграрного предприятия считается планирование. Важно заранее понять, как будет развиваться продукционный процесс выращиваемых сортов и культур в условиях предстоящего года. ЦДР становится новым действенным инструментом, важным не только для фермеров и агрономов, но и для управленцев, механизаторов, экономистов и логистов. Этот инструмент позволит еще до проведения посева промоделировать рост и развитие посевов при различных условиях и принять оптимальные агрономические и управленческие решения.
Более того, когда посевы уже проведены, имеется возможность периодически синхронизировать развитие виртуальных посевов в ЦДР с фактическим ростом реальных растений, в частности, через обработку ежедневных данных с метеостанций на полях, на основе мониторинга за агрофизическими, агрохимическими свойствами и водным режимом почвы, а также за ростом и развитием растений. Это позволяет системе постоянно сопоставлять ход вегетации виртуальных и реальных посевов растений, то есть видеть, как должны развиваться и как на самом деле развиваются растения, и адаптивно корректировать свои расчеты для повышения точности планов и прогнозов.
ЦДР как новый инструмент позволит сделать важный шаг к точному земледелию.
- Как начиналась и шла разработка цифрового двойника? Кто составил костяк команды проекта?
- Идея разработки ЦДР получила свое развитие в 2021 году, когда команда Самарского федерального исследовательского центра Российской академии наук - СамНЦ РАН - выиграла открытый конкурс Министерства науки и высшего образования России на создание молодежной лаборатории по указанной тематике.
Проект поддержало руководство СамНЦ РАН в лице академика РАН Сергея Николаевича Шевченко, научными руководителями выступили д.т.н. Петр Олегович Скобелев и д.с-х.н. Олег Иванович Горянин. В команду вошли талантливые молодые ИТ-разработчики Алексей Табачинский, Анатолий Стрижаков, Евгений Кудряков, Александр Лада, Владимир Ларюхин, Дмитрий Новичков и ряд аспирантов и студентов.
В основу разработки была положена онтологически-настраиваемая мультиагентная система адаптивного планирования производственных процессов. Идея состояла в том, чтобы в основу компьютерной модели растения положить технологический процесс роста и развития растений по стадиям (для пшеницы таких 100 стадий), в ходе которого растение строит себя само, но только время каждой операции не жесткое, а зависит от погоды и многих других факторов. Постепенно сформировалась текущая модель растений, в которой представлен технологический процесс, дающий идеальную траекторию роста и развития растений каждого сорта, и кусочно-линейная модель отклонения значений параметров на стадиях, реализующая интуитивно понятную зависимость: чем лучше складываются условия, тем лучше растет растение, и наоборот. Наконец, часть важных параметров сортов растений и правил расчетов была выделена в базу знаний растениеводства для Среднего Поволжья, что позволяет теперь самим агрономам подстраивать модели сортов растений под особенности своего бизнеса.
Но главный результат для развития ЦДР дало сотрудничество с учеными и агрономами в филиалах СамНЦ РАН: Самарском научно-исследовательском институте сельского хозяйства имени Н.М.Тулайкова - филиале Самарского федерального исследовательского центра Российской академии наук (Самарский НИИСХ) в поселке Безенчук и Ульяновском научно-исследовательском институте сельского хозяйства, а также в Поволжском научно-исследовательском институте селекции и семеноводства им. П.Н.Константинова. Здесь система ЦДР впервые вышла из стадии теоретической разработки на экспериментальные поля. Три года ушло на уточнение и регулярную сверку параметров роста и развития реальных и виртуальных посевов. Это позволило к настоящему времени достичь точности прогноза по ряду параметров для основных сортов в 70-80%.
В текущий момент начинаются поиск первых промышленных заказчиков, ранних адаптеров разработанной новой технологии и новый этап продуктизации и коммерциализация разработки ЦДР.
- Какова степень готовности проекта к практическому внедрению? Как цифровой двойник будет работать на практике?
- Разработка ЦДР заняла пять лет и в настоящее время предлагается всем заинтересованным хозяйствам и фермерам как программный продукт на бесплатной основе. Система может устанавливаться на сервер заказчика или предоставляться удаленно с сервера разработчика в СамНЦ РАН.
При регистрации в системе каждый пользователь получает свой логин и свой пароль. Пользователь размечает на карте свои поля, где в дальнейшем выполняются посевы. Для начала работы достаточно указать координаты границ полей, тип почвы, предшественников и некоторые другие данные.
При наличии метеостанций в хозяйстве они могут быть интегрированы по программному протоколу в ЦДР для автоматического получения собираемых данных. В случае их отсутствия в ЦДР используются данные ближайших метеостанций Росгидрометеоцентра в аэропортах. Имеется уже готовая интеграция ЦДР с метеостанциями типа КАЙПОС.
Для работы ЦДР пользователь должен задать имеющуюся или создать свою модель климата региона, которая строится как среднее за 10 лет по значениям факта температуры и осадков на сезон. Здесь также задаются общий тип почвы, засоленность, кислотность, результаты агрохимических исследований и некоторые другие факторы.
Пользователь может выбрать сорт растения, место и дату сева и запускает процесс моделирования в ЦДР. Выходными результатами служат формируемый динамически план-график роста и развития растений, оценка значений параметров растений по основным стадиям и прогноз урожайности посевов. Пользователь может как просматривать данные по погоде и почве на любой временной интервал, так и получать и сравнивать идеальное, фактическое и прогнозное состояние посевов растений и его урожайности.
Система имеет веб-приложение для работы через браузер персонального компьютера, а также мобильное приложение для смартфонов под управлением Android. Смартфон позволяет проводить агроскаутинг в полях в условиях отсутствия интернета и сохранять записи об актуальном состоянии реальных посевов, на основе которых ЦДР получает исходные данные, синхронизируется и адаптивно уточняет дальнейший план и урожайность посевов. В любой момент пользователь может вводить новые события и моделировать влияние этих воздействий на посевы, например, комбинируя элементы агротехнологии или формируя события жары и холода, засухи или дождей, морозов и т.д.
Дополнительно поставляется база знаний системы, которая содержит модели сортов растений, прошедших апробацию и полевые испытания.
В настоящее время планируется создание центра коллективного пользования ЦДР в НИИСХ для хозяйств Самарской области и соседних регионах, который будет работать в удаленном режиме. Работа пользователей в хозяйствах поддерживается дополнительным сервисом опытных ученых и агрономов, консультантов по растениеводству.
Одновременно мы планируем расширять базу знаний сортов растений, в которой уже сейчас есть десятки сортов озимой и яровой пшеницы, гороха, подсолнечника, сои и других культур.
- Какое ПО использовалось? Нужны ли будут фермерам какие-либо ИТ-навыки, чтобы научиться работать с системой?
- ЦДР - это полностью отечественное решение, и все данные хранятся на сервера СамНЦ РАН или в самом хозяйстве. Пользователи могут освоить систему за несколько часов работы под руководством разработчиков, которые также обеспечивают техническую поддержку.
- Какова роль искусственного интеллекта в проекте?
- Новизна разрабатываемой модели ЦДР состоит в том, чтобы рассматривать растение как сложную адаптивную систему, поведение которой определяется, с одной стороны, внешними факторами, с другой - формируется в ходе взаимодействия и распределенного коллективного принятия решений ее элементов.
В этих целях ЦДР разрабатывается на основе новых технологий искусственного интеллекта, включая онтологии и базы знаний, мультиагентные технологии и машинное обучение. Для настройки программных агентов используется онтологическиая модель каждого сорта растений, построенная в виде семантической сети, связывающей входные и выходные параметры основных стадий роста и развития растения. Получая события уже случившихся или предполагаемых изменений во внешней среде, агенты по цепочке запускают адаптивный пересчет параметров стадий и прогноза урожайности. При этом получаемые входные значения параметров сопоставляются с диапазонами ("трубками") нормы и значениями идеальной траектории и линейно-пропорционально пересчитывают выходные параметры каждой стадии. Чем хуже или лучше условия окружающей среды, тем больше отклонение растения от идеальной траектории на каждой стадии, с учетом фактора инерции. Итоговое решение по каждому событию принимается в консенсусе агентов стадий, отражающем баланс интересов всех участников.
База знаний ЦДР открыта для ввода агрономами новых параметров сортов растений, описаний стадий, состава параметров и связей между ними, что позволяет вводить новые сорта или корректировать их параметрам прямо в хозяйствах.
- Есть ли планы по дальнейшему усовершенствованию цифрового двойника поля или добавлению новых опций?
- Создание ЦДР открывает новые возможности по выработке рекомендаций для агрономов и фермеров. В настоящее время мы работаем над интеллектуальным модулем по выдаче рекомендаций - МР - в ЦДР, который, наблюдая и сопоставляя ход роста и развития виртуальных и реальных растений, будет способен вырабатывать контекстно-зависимые рекомендации по внесению удобрений и защите растений.
Такая система МР, использующая результаты моделирования в ЦДР, сможет заблаговременно прогнозировать эффект "до/после" от исполнения рекомендаций, предупреждать о проблемах агрономов и фермеров и давать им обоснованные советы, причем не общие, а очень конкретные, по складывающейся погоде и ситуации с посевами, с точным прогнозом, в реальном времени.
- Как вы оцениваете перспективы практического применения системы? Есть ли уже интерес со стороны конкретных хозяйств к тестированию системы?
- В этом году мы впервые показали систему ЦДР на традиционном полевом семинаре в Самарском НИИСХ и сразу же увидели интерес от нескольких хозяйств, с которыми договорились о сотрудничестве.
Появился интерес к сотрудничеству у зарубежных партнеров в Китае и Индии, которые хотели бы разработать модели для риса и других популярных культур Юго-Восточной Азии. Для работы с нашим ЦДР партнеры готовы предложить беспилотные летательные аппараты со спектрометрами нового поколения и мобильные наземные роботы с измерительной аппаратурой, для регулярного автоматического измерения параметров роста и развития растений, что может существенно упростить решение задачи синхронизации и увеличить точность прогнозов ЦДР.
Мы также обсуждаем интеграцию систем ЦДР и МР с различными цифровыми платформами и с "умной диспетчерской" для управления беспилотными летательными аппаратами и мобильной техникой в хозяйствах, чтобы замкнуть будущий цикл автономного (безлюдного) управления хозяйствами.
Есть идеи и предложения по адаптации системы ЦДР для других культур, применения для теплиц и фитотронов, а также создания учебных курсов.
В этой связи мы надеемся на активное развитие данного направления, где научные исследования будут органично сочетаться с практическими внедрениями.